Милутин Церовић одбранио је мастер рад на тему „Самонадгледано учење помоћу псеудо-задатка ротације“

Студент Милутин Церовић је у среду, 6. априла 2022. године одбранио свој мастер рад на тему Самонадгледано учење помоћу псеудо-задатка ротације пред ментором др Немањом Илићем и члановима комисије др Душаном Вујошевићем и др Гораном Ракочевићем.

 У уводу свог рада Милутин је истакао:

Вештачка интелигенција и њене области истраживања и примене представљају својеврсну ,,Четврту индустријску револуцију” која неминовно трансформише готово све врсте послова и која ће засигурно имати утицаја на све аспекте наших живота у наредним годинама, чега смо и сами све више сведоци почев од самовозећих аутомобила (Tesla.com,2019) до система за дијагностику у медицини (Hannun et al.,2019). Најзначајнија област вештачке интелигенције је машинско учење, у коме је циљ да машина без експлицитног програмирања научи како да доде до решења на основу података који су јој дати.

Као генерални проблем током обуке на псеудо-задатку истакао се проблем инваријантности угла. Део слика у скупу података је инваријантан на угао, односно слика може имати оба угла пример авиона који је оријентисан са леве на десну страну, има апсолутно прихватљиву и семантички исправну оријентацију и ако је оријентисан са десна на лево. На скупу CIFAR10 постоји проблем и мале резолуције слика, чиме се делимично онемогућава моделу да научи квалитетне визуелне карактеристике слика. Важно је напоменути да су дати скупови података имали канонски угао од 0◦, што није увек случај, чиме псеудо-задатак ротације може бити угрожен у општем случају примене.

Модели самонадгледаног учења показали су изванредне резултате у пракси и дефинитивно њихово време тек долази. Даљим унапредивањем и развојем модела посебно у домену контрастивног учења, можемо очекивати да ће бити у стању да надмаше резултате надгледаног учења и постигну још квалитетније и значајније резултате који се могу користити у великом броју апликација. Логично објашњење таквог става јесте да се ови модели могу обучавати на готово неограниченим скуповима података који не захтевају ознаке, што у методологији надгледаног учења није случај и изискује значајне људске и временске ресурсе. – закључио је Милутин.

Фотографије са одбране доступне су у галерији.