spo skrip taza mob it el
Post on 07-Jul-2018
225 Views
Preview:
TRANSCRIPT
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
1/24
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
2/24
2
Predavanje 5 i 6 ........................................................................................................................................... 16
1. Koja su top tri razloga zbog kojih je potrebno izvršiti nadgledanje distribuiranih aplikacija? ............ 16
2. Objasniti na osnovu kojih koncepata se definiše zdravlje aplikacije. ................................................. 17
3. Grafički prikazati distribuirani sistem za podršku odlučivanju za nadgledanje distribuiranih
aplikacija. ................................................................................................................................................ 18
4. Koja je osnovna razlika između osnovnog agenta za nadgledanje i agenta za distribuirane aplikacije?
(Skicirati odgovarajuće dijagrame izvršenja) .......................................................................................... 19
5. Model induktivnog učenja na osnovu primjera. ................................................................................. 19
6. Koje su osnovne forme mašinskog učenja? ........................................................................................ 20
7. Koje su strategije mašinskog učenja spadaju u induktivno mašinsko učenje (kratko objasniti svaku
od navednih)? ......................................................................................................................................... 20
Predavanje 7 ............................................................................................................................................... 21
1. Koja dva pristupa u modeliranju fuzzy sistema možemo upotrijebiti (objasniti kroz primjer dat na
predavanju – Procjena rizika od raka prostate)? .................................................................................... 21
2. Neka su nam date ulazne varijable: PSA, starost i zapremina prostate, a izlaz rizik od raka prostate,
definisati/nacrtati prijedlog modela tih varijabli i kako bi se ti parametri modela zapakovali u
hromosome vrsta koevolucionog algoritma? ......................................................................................... 21
3. Potterov model koevolucije - objasniti! Kako se određuje fitness? (Slajd 21 - bitno je objasniti da se
fitness određuje tako što se spajaju izabrani kooperatori i predstavnici iz vrsta. Dobije se cjelina koja
se testira.) ............................................................................................................................................... 22
4. Kako određujemo fitness fuzzy modela tokom optimizacije koevolucije? ......................................... 23
5. Kratko objasniti genetički algoritam. (Kako se realizuje, koji su mehanizmi... Navesti osnovne
karakteristike da se dobije nešto bodova: da ima selekciju, crossover, mutaciju... Objasniti tipove
selekcije... ).............................................................................................................................................. 23
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
3/24
3
Predavanje 2
1. Koji su osnovni koraci (faze) procesa donošenja odluka? Prikazati putemodgovarajućeg dijagrama.
1. Definisanje problema (problemske situacije)
2. Konstrukcija modela koji opisuje realni problem
3. Identifikacija i ocjena mogućih rješenja modeliranog problema
4. Poređenje, izbor i preporuka mogućih rješenja problema
2. Faze procesa odlučivanja (Simon).
3. Definišite sistem za podršku odlučivanju, a potom prikažite njegovugeneralnu strukturu.
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
4/24
4
Računarski program koji obezbijeđuje informacije u datom domenu aplikacije pomoću:
- Analitičkih modela odlučivanja i pristupa bazama podataka
- U cilju da pomogne odlučiocu u donošenju odluka efektivno
- U kompleksnim i slabo struktuiranim (neprogramabilnim) zadacima
4. Skicirati dijagram procesa donošenja odluke (Simon) i objasniti svaki odkoraka
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
5/24
5
5. Opća struktura sistema za podršku odlučivanju. Objasniti svaki element ustrukturi putem odgovarajućeg primjera (Microsoft Excel).
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
6/24
6
Npr MS EXCEL:
Model - modeli sistema se mogu realizovati korišenjem formula i drugih računskih i programskih
mogućnosti (mogućnost proširenja npr. dodatak (Add-In) Solver, koji je namijenjen rješavanju modela
linearnog programiranja)
Podaci - baza podataka se može realizovati u obliku tabela, a moguće je pristupiti i eksternim bazama
podataka preko SQL upita
Korisnički interfejs - može se realizovati korišenjem tabela kao formi za unos podataka i brojnih
ugrađenih grafičkih mogućnosti za prikaz izlaznih rezultata
6. Koje vrste problema se mogu rješavati putem sistema za podrškuodlučivanju?
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
7/24
7
7. Objasniti zašto se mogu rješavati slabo struktuirani problemi putemsistema za podršku odlučivanju.
8. Koja sve ograničenja postoje kod donosioca odluke? (Opisati svako odograničenja)
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
8/24
8
9. Kada su sistemi za podršku odlučivanu najkorisniji?
Predavanje 3
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
9/24
9
1. Šta čini arhitekturu sistema za podršku odlučivanju?
2. Koje su osnovne komponente podsistema za upravljanje modelima?
3. Za koje oblike komunikacije je pogodan tekstualno orijentisan interfejs računarskog sistema
(navesti i odgovarajući primjer)?
4. Koje su osnovne funkcije posistema za upravljanje podacima u sistemu za
podršku odlučivanju?
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
10/24
10
5. Struktura sistema za podršku odlučivanju
6. Struktura sistema za upravljanje modelima
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
11/24
11
7. Zadatak – metoda rangiranja borda
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
12/24
12
8. Zadatak – metodom izbora poređenja u parovima
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
13/24
13
Predavanje 4
1. Šta se podrazumjeva pod pojmovima ekspert i ekspertiza? Navesti kojesposobnosti moraju
posjedovati eksperti i navesti
karakteristike ekspertize
ž
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
14/24
14
2. Skicirati strukturu ekspertnog sistema. Koje od komponenti ekspertnog
sistema su osnovne, a koje su dodatne?
3. Navesti i objasniti osnove tipovi ekspetnog sistema.
●
Ekspertni sistem na bazi pravila – znanje se predstavlja kao serija pravila●
Ekspertni sistem bazi okvira (frame) – pristup objektno orijetnisanom programiranju (slot = set
atributa i aspekt = znanje i/ili proceduralna informacija )
● Hibridni ekspertni sistem – kombinacija više tipova ES-a
●
Sistem na bazi modela – model kao potencijalni prototip budu ćeg sistema
●
Ekspertni sistemi u realnom vremenu – strikno ograničeni na sisteme koji su vremenski zahtjevni
u pogledu resursa i o čekivanih akcija
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
15/24
15
4. Kako rade ekspertni sistemi? Nacrtati odgovarajuću sliku i putem dvajednostavna pravila izvesti dva osnovna načina zaključivana.
5. Koje aktivnosti je potrebno izvršiti prilikom dizajniranja ekspertnogsistema u fazi planiranja (Objasniti svaku od navednih aktivnosti)?
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
16/24
16
Predavanje 5 i 6
1. Koja su top tri razloga zbog kojih je potrebno izvršit i nadgledanjedistribuiranih aplikacija?
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
17/24
17
2. Objasniti na osnovu kojih koncepata se definiše zdravlje aplikacije.
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
18/24
18
3. Grafički prikazati distribuirani sistem za podršku odlučivanju zanadgledanje distribuiranih aplikacija.
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
19/24
19
4. Koja je osnovna razlika između osnovnog agenta za nadgledanje i agenta zadistribuirane aplikacije? (Skicirati odgovarajuće dijagrame izvršenja)
5. Model induktivnog učenja na osnovu primjera.
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
20/24
20
6. Koje su osnovne forme mašinskog učenja?
7. Koje su strategije mašinskog učenja spadaju u induktivno mašinsko učenje(kratko objasniti svaku od navednih)?
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
21/24
21
Predavanje 7
1. Koja dva pristupa u modeliranju fuzzy sistema možemo upotrijebiti(objasniti kroz primjer dat na predavanju – Procjena rizika od raka prostate)?(Varijanta 1 i varijanta 2: prvi je čisto matematski, bez ulaženja u domen problema, a drugi pristup je
da se upozna sa problemom... )
Odgovor: Slajd 26 - 32 u Predavanju 7.
2. Neka su nam date ulazne varijable: PSA, starost i zapremina prostate, a izlaz
rizik od raka prostate, definisati/nacrtati prijedlog modela tih varijabli i kako
bi se ti parametri modela zapakovali u hromosome vrsta koevolucionog
algoritma?
(Nacrtati skupove da se vide parametri x1, d1... )
Detaljnije je na slajdovima 33 > .. Ja ne znam sta se ocekuje u odgovoru.
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
22/24
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
23/24
23
4. Kako određujemo fitness fuzzy modela tokom optimizacije koevolucije?(Nacrtati sliku sa slajda 25 i objasniti. Mora se testirati izgrađeni model koristeći podatke i na taj način
izračunati fitness.)
5. Kratko objasnit i genetički algoritam. (Kako se realizuje, koji su
mehanizmi... Navesti osnovne karakteristike da se dobije nešto bodova: daima selekciju, crossover, mutaciju... Objasniti tipove selekcije... )
Genetički algoritam je metoda optimizacije jer:
Ima kriterijalnu funkciju – fitness funkciju koja omogućava da kavntitativno odredimo koje je rješenje
najbolje.
Ima mehanizam lokalnog pretraživanja – mehanizam ukrštanja, koji daje rješenja približna polaznim.
Ima mehanizam izbjegavanja zapadanja u lokalne ekstremume – mehanizam mutacije, koji omogućava
da se dobije bilo koje rješenje u prostoru pretraživanja.
Genetički algoritam je heuristička metoda optimizacije inspirisana prirodnom evolucijom koja koristi
mehanizme nasljeđivanja, ukrštanja, mutacije i selekcije. Pripada klasi evolucionih algoritama.
-
8/18/2019 Spo Skrip Taza Mob It El
24/24
24
Evolucioni algoritmi predstavljaju grupu metoda pretraživanja i optimizacije, baziranu na principima
prirodne evolucije i spadaju u grupu slučajnih (engl. random) metoda pretraživanja. Osnovni mehanizmi
evolucionih algoritama su: ukrštanje, mutacija i selekcija.
Ovi mehanizmi rade sa hromozomima koji sadrže genetičke informacije o individui (genotip), a ne sa
samim individuama (fenotip).
Ukrštanje (engl. crossover) kombinuje dijelove hromozoma roditelja, prenoseći po dio genetičke
informacije od oba roditelja na dijete.
Mutacija uvodi male greške u naslijeđene hromozome tokom reprodukcije.
Selekcija bira individue koje će učestvovati u reprodukciji na osnovu mjere pogodnosti (engl. fitness).
Individue sa većom mjerom pogodnosti imaju veće šanse da učestvuju u reprodukciji i na taj način
prenesu svoje gene na naredne generacije.
Detaljnije: 8-20 slajd.
top related