RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары





Для просмотра файлов Вам могут потребоваться








Межкафедральный семинар МФТИ по дискретной математике
13 декабря 2017 г. 18:30, г. Долгопрудный, Актовый зал Лабораторного корпуса МФТИ
 


Модель машинного обучения, основанного на операции сходства

Д. В. Виноградов

Количество просмотров:
Эта страница:33

Аннотация: В докладе будет рассказано, как, используя методы прикладной теории решеток и теории цепей Маркова, проводить интеллектуальный анализ данных, выделяя общие части описания объектов в качестве причин для проявления целевого свойства.
Знаний теории решеток не предполагается. Предварительное знакомство с теорией цепей Маркова и производящими функциями (моментов) будет полезно, хотя при изложении все необходимые понятия будут напоминаться.
Мы обсудим алгоритмы поиска сходств, проблему переобучения, теорию Вапника-Червоненкиса. Будет рассказано о программной реализации предложенных алгоритмов и ее применении к двум массивам данных из MLR UCI (SPECT Hearts и Mushrooms).
Все результаты будут сформулированы, а для наиболее нетривиальных (теорема о надежности, теорема об учете предварительных прогонов) будут приведены наброски доказательств.
Наконец, будут сформулированы некоторые открытые проблемы (и указаны трудности, препятствующие применению техник, приведших к их решениям в простейшем случае решетки Булеана).
Приглашаются исследователи в области ИИ и студенты, интересующиеся проблематикой машинного обучения.

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2017