Разработка самообучающейся роботизированной платформы

1. Анализ элементов машинного обучения в управлении роботизированной платформы

Проект подготовили
Ученики 9 «б» класса
МБОУ «СОШ №9»
Харченко Илья, Авдейчик Алексей

2. Актуальность выбранной темы

• В современном мире мы сталкиваемся с
необходимостью выявлять внутренние
закономерности больших объемов данных
• Подчас выявлять
закономерности «вручную»
невозможно, тогда на
помощь приходят методы
машинного обучения
7.04.2016
2

3. Цели и задачи

• Рассмотреть методы машинного обучения
• Построить модель по принципам
взаимодействия машинного обучения
• Применить построенную модель к
управлению роботизированной платформы
7.04.2016
3

4. Что такое машинное обучение?

• Основная идея машинного обучения состоит
в том, что исходные алгоритмы могут сами
рассказать кое-что интересное о
предоставленных данных, и вам не придётся
писать для этого отдельный код. Вместо
написания кода вы скармливаете данные
исходному алгоритму, и он сам выстраивает
логику на основании этих данных.
7.04.2016
4

5. Два вида алгоритмов

• В широком смысле все алгоритмы
машинного обучения можно разбить на
две большие группы: алгоритмы обучения
с учителем и алгоритмы обучения без
учителя.
7.04.2016
5

6. Алгоритмы обучения с учителем

• Данный вид обучения можно
рассматривать как игру двух лиц: ученика,
который должен восстановить зависимость,
и учителя, который для объектов из
обучающей выборки указывает ученику
соответствующий им выход.
7.04.2016
6

7. Алгоритмы обучения без учителя

• В этом случае нет учителя и «обучающая
выборка» состоит только из объектов.
Ученик имеет только список объектов , по
которым он сам должен определить, как
объекты связаны друг с другом.
7.04.2016
7

8. Робототехническая сторона машинного обучения

• Построение модели
Передача
сигнала
Прием
сигнала
Выполнение
действия
Светодиоды
(9 шт)
ИК датчик
Arduino
UNO
Резисторы
(9 шт)
7.04.2016
8

9. Робототехническая сторона машинного обучения

7.04.2016
9

10. Робототехническая сторона машинного обучения

• Создание платформы
1шт
1шт
7.04.2016
1шт
3шт
4шт
10

11. Заключение

• Машинное обучение не может получить
что-то из ничего, но может получить
большее из меньшего.
• Значимость данного исследования связана
с применением подобных моделей к
реальным объектам, в которых необходимо
обучение с дальнейшим управлением.
7.04.2016
11

12. Список литературы

1. http://habrahabr.ru/company/yandex/blog/2
06058/
2. http://theasder.github.io/learning/2014/11/
17/the-simplest-introduction-to-machinelearning.html
3. http://www.uic.unn.ru/~zny/ml/Pop/ml_itla
b2012.pdf
4. https://www.arduino.cc
5. http://fritzing.org/home/
7.04.2016
12

13.

7.04.2016
13