Pattern Recognition

Εισαγωγή στην θεωρία και αλγορίθμους της στατιστικής αναγνώρισης προτύπων με εφαρμογές σε αναγνώριση ήχων, οπτικών αντικειμένων, οπτικο-ακουστικών γεγονότων, και άλλων χωρο-χρονικών αισθητηριακών ή συμβολικών δεδομένων. Bayesian θεωρία απόφασης και εκτίμησης. Κανόνας απόφασης του κοντινότερου γείτονα. Τεχνικές συγκέντρωσης (clustering) όπως k-means, και τεχνικές εκμάθησης χωρίς επίβλεψη. Δέντρα απόφασης. Μετασχηματισμοί και επιλογή χαρακτηριστικών στον χώρο προτύπων όπως ανάλυση σε πρωτεύουσες συνιστώσες (PCA), ανεξάρτητες συνιστώσες (ICA), κανονική συσχέτιση (CCA), διακριτική ανάλυση (LDA). Tεχνικές ταξινόμησης προτύπων με γραμμικές διακριτικές μηχανές τύπου Perceptron και Support Vector Machines. Κρυφά Μαρκοβιανά μοντέλα (HMMs), Μείγματα Γκαουσιανών (GMMs), αλγόριθμοι Expectation-Maximization και Viterbi. Δυναμικά Bayesian nets. Πιθανοτικά γραφικά μοντέλα. Τεχνικές Deep Learning (DNNs, CNNs, RNNs). Αναλυτικές και Εργαστηριακές ασκήσεις.

---

Course Description
Introduction to the theory and algorithms of statistical pattern recognition with applications to recognition of sounds (e.g. speech, music), visual objects, audio-visual events, and other spatio-temporal sensory or symbolic data. Bayesian decision and estimation theory (Maximum Likelihood, Maximum-A-Posteriori). Nearest neighbor decision rule. Methods for clustering (e.g. k-means) and unsupervised learning. Decision trees. Methods for feature transformation and selection in pattern space, and dimensionality reduction: principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), independent component analysis (ICA). Methods for linear and nonlinear regression. Pattern classification methods with linear discriminant machines: Perceptrons and Support Vector Machines. Hidden Markov models (HMMs), Gaussian Mixture models (GMMs), Expectation-Maximization algorithm, Viterbi algorithm. Dynamic Bayesian nets. Probabilistic graphical models. Deep learning methods: Deep, Convolutional, Recursive Neural Nets (DNNs CNNs, RNNs). Analytic and laboratory exercises.