Книга
Тезисы докладов 12-й Международной конференции Интеллектуализация обработки информации
В сборнике представлены тезисы докладов 12-й Международной конференции "Интеллектуализация обработки информации", проводимой Российской академией наук, Федеральным исследовательским центром "Информатика и управление" РАН, Научно-координационный центром "Цифровые методы интеллектуального анализа данных".
Конференция проводится с 1989 г., начиная с 2000 г. - регулярно один раз в два года, и является представительным научным форумом в области интеллектуального анализа данных, машинного обучения, распознавания образов, анализа изображений, обработки сигналов, дискретного анализа.
Организационный комитет ИОИ-2018 выражает особую благодарность компаниям Форексис и ЦСПиР, оказавшим неоценимую помощь при подготовке и проведении конференции. Конференция поддержана грантом РФФИ 18-07-20075.
Сайт конференции http://mmro.ru.
В статье дается краткое введение в ансамбли классификаторов в машинном обучении и описывается алгоритм, повышающий качество классификации за счет рекомендации классификаторов объектам. Гипотеза, заложенная в основу алгоритма, состоит в том, что классификатор скорее правильно классифицирует объект, если он правильно предсказал метки соседей этого объекта из обучающей выборки. Автор иллюстрирует принцип алгоритма на простом примере и описывает тестирование на реальных данных.
С развитием автоматизированных систем прогнозирования успеха кинофильмов, актуальным представляется вопрос «В одинаковой степени предсказуемы кинофильмы из разных сегментов или нет?». Зная ответ на него, инвестор может либо обходить проблемные сегменты стороной, либо проводить более детальный анализ (в том числе качественный) кинопроектов, попадающих в проблемный сегмент. В статье между собой сравниваются такие методы классификации с обучением, как логистическая регрессия, MLP (Multilayer Perceptron – разновидность нейронных сетей), KNN (k-Nearest Neighbors – метод k ближайших соседей), CART (Classification and Regression Trees), SVM (Support Vector Machines), BP (Boosted Trees) и RF (Random Forest). Кроме того, для ответа на вопрос «В одинаковой степени предсказуемы кинофильмы из разных сегментов или нет?» применяется оригинальная методика выявления сегментов с высокой и низкой ошибкой предсказания. Проведенная диагностика является примером того, как исследователь может оценить однородность качества классификации и понять, для каких сегментов объектов может быть получен удовлетворительный прогноз, а какие сегменты лучше либо избегать, либо привлекать для их оценки экспертов.
The consideration of symbolic machine learning algorithms as an entire class will make it possible, in the future, to generate algorithms, with the aid of some parameters, depending on the initial users’ requirements and the quality of solving targeted problems in domain applications.
Diagnostic Test Approaches to Machine Learning and Commonsense Reasoning Systems surveys, analyzes, and compares the most effective algorithms for mining all kinds of logical rules. Global academics and professionals in related fields have come together to create this unique knowledge-sharing resources which will serve as a forum for future collaborations.
Эта публикация представляет собой сборник отдельных статей "Третьей Международной конференции по динамике информационных систем», которая состоялась в университете Флориды, 16-18 февраля 2011 года. Цель данной конференции заключалась в том, чтобы собрать вместе ученых и инженеров из промышленности, правительства и научных кругов, чтобы они смогли обменяться новыми открытиями и результатами в вопросах, имеющих отношение к теории и практике динамики информационных систем. Динамика информационных систем: математическое открытие представляет собой современное исследование и предназначается студентам – аспирантам и исследователям, которые интересуются самыми последними открытиями в информационной теории и динамичных системах. Ученые других дисциплин могут также получить пользу от применения новых разработок в своих областях исследований.
В статье обсуждаются различные способы оптимизации системы, моделирующей референциальный выбор (РВ) на основе аннотированного корпуса с использованием машинного обучения. Аннотационная схема, использовавшаяся в наших более ранних исследованиях, была улучшена и расширена. На следующем этапе был имплементирован более «дешевый» набор параметров с целью сокращения времени обработки и трудозатратности аннотации. Наши результаты свидетельствуют о том, что, несмотря на возможность исключения наиболее «дорогих» факторов при моделировании РВ, лучшая аккуратность предсказания достижима только при использовании максимального количества доступной информации. Жанровая принадлежность текстов была введена в систему в качестве одного из параметров и послу-жила повышению показателя аккуратности. И наконец, была запущена серия психолингвистических экспериментов по изучению категоричности выбора, совершаемого говорящими/пишущими. Первые полученные нами результаты оказались многообещающими: они показали, что в случаях, в которых системе не удается дать однозначное предсказание, согласно человеческой оценке, возможно с равной вероятность использование более одного референциального средства.
Статья посвящена обзору современных тематик и актуальных направлений компьютерной лингвистики на основе анализа материалов одной из конференции в этой области, а именно, 24-ой Международная конференция по компьютерной лингвистике Coling2012. В ней приводится анализ основных подходов и проблемных точек в таких традиционных областях автоматической обработки текста, как автоматический морфологический и синтаксический анализ, машинный перевод и др. Также подробно рассматриваются современные задачи автоматического извлечения информации из текста такие, как извлечение фактов, извлечения мнений, анализ контента на основе привлечения онтологических ресурсов Веба. Делается вывод о том, что для современного уровня развития компьютерной лингвистики характерно вовлечение все более сложных уровней лингвистического анализа в сферу автоматического анализа, применение гибридных подходов в решении задач компьютерной обработки текстов, совмещающих машинное обучение и алгоритмические методы. При этом уровни сложности современных задач обработки текстов, таких как извлечение временной референции в тексте, анализ структуры дискурса и многие другие, требуют активного привлечения экспертных лингвистических знаний.
В статье приведена одна из реализаций алгоритмов машинного обучения.
Ставится задача автоматического распознавания изображений. Исследована новая теоретико-вероятностная модель полутонового изображения, основанная на направлении градиента яркости. Представлены программа и результаты экспериментального исследования для идентификации личности по фотографии лица. Показано, что применение предложенной модели характеризуется существенным повышением точности и надежности распознавания по сравнению с традиционными подходами.
This book constitutes the refereed proceedings of the 12th Industrial Conference on Data Mining, ICDM 2012, held in Berlin, Germany in July 2012. The 22 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 97 submissions. The papers are organized in topical sections on data mining in medicine and biology; data mining for energy industry; data mining in traffic and logistic; data mining in telecommunication; data mining in engineering; theory in data mining; theory in data mining: clustering; theory in data mining: association rule mining and decision rule mining.
Рассмотрена динамика мнений в сетевых структурах специального вида: каждый узел состоит из двух взаимодействующих между собой агентов. При помощи модели де Гроота исследованы свойства консенсуса, возникающего в таких структурах.
В данной работе рассматривается пятое уравнение Пенлеве, которое имеет 4 комплексных параметра α, β, γ, δ. Методами степенной геометрии ищутся асимптотические разложения его решений при x → ∞. При α≠0 найдено 10 степенных разложений с двумя экспоненциальными добавками каждое. Шесть из них - по целым степеням x (они были известны), и четыре по полуцелым (они новые). При α=0 найдено 4 однопараметрических семейства экспоненциальных асимптотик y(x) и 3 однопараметрических семейства сложных разложений x=x(y). Все экспоненциальные добавки, экспоненциальные асимптотики и сложные разложения найдены впервые. Также уточнена техника вычисления экспоненциальных добавок.
Российские ученые разработали модельный суперкомплекс для долгосрочного прогнозирования развития мировой экономики
Статьи данного сборника написаны на основе докладов, сделанных в 2011 г. на социологическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова на заседании XIV Междисциплинарного ежегодного научного семинара "Математическое моделирование социальных процессов" им. Героя Социалистического труда академика А.А. Самарского.
Издание предназначено для научных сотрудников, преподавателей, учащихся вузов и научных учреждений РАН, интересующихся проблемами, разработкой и внедрением методологии математического моделирования социальных процессов.
Получена форма несмещенной оценки коэффициента детерминации для линейного уравнения регрессии, вычисляемая по выборочным данным из многомерного нормального распределения. Эту оценку предлагается применять как альтернативный критерий выбора факторов в регрессии.