pattern recognition – 0510.7208 זיהוי תבניות
סמסטר א' 
דרישות קדם: אותות אקראיים ורעש
. נקודות זכות: 2
מרצה: פרופ' דוד בורשטין.
. burstyn@eng.tau.ac.il ,03-6408057 : חדר 134 , בניין מעבדות-חשמל, טלפון
. שעת קבלה: יום א' 17:00-18:00
. dinagold@post.tau.ac.il , עוזרת הוראה: גב' דינה גולדין
שקלול ציון:
. תרגילי בית - 20%
. בחינה - 80%
תוכנית הקורס:
1. חוקי החלטה ביסיאניים. פונקציות דיסקרימינציה.
ועל פי השיטה )Maximum Likelihood( 2. שערוך פרמטרים על פי שיטת הסבירות המרבית
הביסיאנית.
ניתוח התכנסות. .Parzen 3. מזהים לא פרמטריים. שערוך לא פרמטרי של צפיפות פילוג. חלונות
.)nearest neighbors( שיטת השכנים הקרובים
ממוצעים. K 4. לימוד לא מונחה. שיטות הקבצה. אלגוריתם
לאמידת הפרמטרים של EM - שימוש ב .Expectation Maximization (EM) 5. אלגוריתם
.)mixtures( מודל עירובים
.HMM זיהוי ואמידת פרמטרי .)HMM( 6. מודלים מרקוביים ומודלים מרקוביים חבויים
יישומים למידול שפה ולזיהוי אוטומטי של דיבור.
.Principal Components Analysis (PCA) , 7. בחירת אופנים לייצוג ולהבחנה בין קבוצות
יישומים. .)Deep Learning( למידה עמוקה ,)Neural Networks( 8. רשתות עצביות
ספרות:
Pattern Recognition and Machine Learning, C. M. Bishop, Springer, 2006.
Machine Learning: A Probabilistic Perspective, K. P. Murphy, The MIT Press, 2012.
The elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference, and Prediction, T.
Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman, Springer, Second Edition, 2009.
Pattern Classification, R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, Wiley, Second
Edition, 2001.