?
Learning hypotheses from triadic labeled data
P. 474-480.
Язык:
английский
Ключевые слова: машинное обучениеклассификацияанализ формальных понятийFormal Concept Analysismachine learningтриадический анализ формальных понятийclassificationtriadic dataJSM methodДСМ-метод
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
В книге
Los Alamitos, Washington, Tokyo : IEEE Computer Society, 2014
Добавлено: 9 июня 2014 г.
Кашницкий Ю. С., Игнатов Д. И., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2015 Т. 19 № 4 С. 37-55
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 ...
Добавлено: 7 декабря 2015 г.
Елисеев Д. А., Романов Д. А., Открытые системы. СУБД 2018 № 2 С. 42-44
В сфере госзакупок обращаются огромные денежные средства, и сегодня прикладываются большие усилия для обеспечения мониторинга процесса выполнения контракта — своевременное управление рисками может позволить сэкономить миллиарды рублей. Точная модель автоматизированной оценки рискованности государственных контрактов, построенная на базе алгоритмов машинного обучения, может помочь повысить эффективность государственных закупок. ...
Добавлено: 19 декабря 2018 г.
Булычев А. В., Сомов О. Д., В кн. : Информатика, управление и системный анализ: Труды V Всероссийской научной конференции молодых ученых с международным участием. : Ростов н/Д : Ростовский государственный экономический университет "РИНХ", 2018. С. 94-102.
В процессе разработки информационной системы для логистических перевозок возникает необходимость в определении первоначального рейтинга нового перевозчика в рамках головной компании. Наличие рейтинга помогает точнее осуществлять формирование заказов и строить прогнозы его взаимодействия с головной компанией в будущем ...
Добавлено: 3 сентября 2019 г.
Суворова А. В., Смирнова К. Р., Будин Е. А. и др., Компьютерные инструменты в образовании 2018 № 3 С. 49-64
В статье описывается студенческий исследовательский проект по предсказанию класса поста в социальной сети на основе его текстового содержания. Обсуждаются особенности проекта как составной части траектории обучения методам анализа данных, в том числе, методам и инструментам анализа текста, часто не включаемым в курсы по машинному обучению. Описана постановка задачи, этапы ее решения, последовательность рассмотрения новых методов ...
Добавлено: 28 января 2019 г.
Китов В. В., Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО 2016 № 4 С. 22-26
В статье рассматривается метод градиентного бустинга с осуществлением случайных поворотов признакового пространства на каждом шаге обучения алгоритма. Исследуется качество данного метода на различных модельных задачах бинарной классификации. Полученные результаты анализируются и даются рекомендации по применению указанного метода. ...
Добавлено: 23 августа 2016 г.
Emmanuel I. C., Митрофанова Е. С., / Cornell Tech. Series 4064475 "ArXiv Preprint". 2022.
Работа посвящена изучению надежности моделей на российских данных методом предсказания наступления таких стартовых событий как: первый развод, первое трудоустройство и завершение образования. Наша цель состояла в том, чтобы сделать классификаторы более устойчивым, уменьшив погрешности при работе с сензитивными данными, увеличивая или по крайней мере поддерживая точность предсказаний.
Мы использовали нейронные методы «отсева» и модель «отсева признаков» ...
Добавлено: 31 мая 2022 г.
CEUR-WS.org, 2020
Добавлено: 30 октября 2020 г.
Крылов В. В., Крылов С. В., Journal of Physics: Conference Series 2018 Т. 1117 № conference 1
В этой публикации проведен анализ ESN классификаторов. Найдена причина низкой точности классификации - несбалансированные классы. Предложен метод для решения этой проблемы. Матрицы ошибок до и после применения метода на задаче обнаружения мошенничества показывают, что метод отлично работает. ...
Добавлено: 15 ноября 2018 г.
Naidenova X., Бузмаков А. В., Parkhomenko V. и др., , in : Formal Concept Analysis for Knowledge Discovery. Proceedings of International Workshop on Formal Concept Analysis for Knowledge Discovery (FCA4KD 2017), Moscow, Russia, June 1, 2017. Vol. 1921.: CEUR-WS.org, 2017. P. 88-103.
Добавлено: 14 марта 2018 г.
Аксиотис В. А., Харитонова А. А., Видяйкина А. А. и др., В кн. : Материалы Международного молодежного научного форума «ЛОМОНОСОВ-2022». : М. : МАКС Пресс, 2022. С. 1-2.
Многочисленные современные исследования направлены на создание инструмента, эффективного в классификации и распознавании эмоций и их лицевых экспрессий на основе электромиографии (ЭМГ). Ведутся технологические разработки в области виртуальной реальности, позволяющие оптимизировать человеко-компьютерное взаимодействие. На основании результатов изменения электрической активности мышц выносится суждение о лицевой экспрессии, которая, предположительно, отражает эмоциональное состояние человека. В данном исследовании представлены результаты ...
Добавлено: 26 октября 2022 г.
Власенко Д. В., Заикин А. А., Захаров Д. Г., Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика 2023 Т. 31 № 5 С. 661-669
Поскольку мозг — это чрезвычайно сложная гиперсеть взаимодействующих между собой макроскопических подсетей, проведение полномасштабного анализа его активности представляется труднейшей задачей. Тем не менее эту задачу можно существенно упростить, анализируя соответствие различных паттернов макроскопической активности мозга, например, на снимках функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), выполнению тех или иных когнитивных задач или патологическим состояниям.
Цель данной работы — предложить ...
Добавлено: 4 октября 2023 г.
University Rennes 1, 2017
This volume is the supplementary volume of the 14th International Conference on Formal Concept Analysis (ICFCA 2017), held from June 13th to 16th 2017, at IRISA, Rennes. The ICFCA conference series is one of the major venues for researches from the field of Formal Concept Analysis and related areas to present and discuss their recent ...
Добавлено: 19 июня 2017 г.
Кашницкий Ю. С., В кн. : Труды Международной конференции по физико-технической информатике CPT-2013, 12-19 мая 2013 г., Ларнака, Республика Кипр. : М., Протвино : Изд-во ИФТИ, 2013. С. 251-258.
Трикластеризация - это алгоритм, позволяющий обнаруживать объекты со схожими свойствами в контексте из трех множеств сущностей. Например, в задаче анализа данных социальных сетей, такими множествами могут быть пользователи, их интересы и события, в которых они принимают участие. Трикластеризация здесь может помочь найти группы пользователей с похожими интересами и, например, делать им рекомендации событий на основе ...
Добавлено: 27 января 2014 г.
Игнатов Д. И., Гнатышак Д. В., Sergei O. Kuznetsov и др., Machine Learning 2015 Vol. 101 No. 1 P. 271-302
This paper presents several definitions of “optimal patterns” in triadic data and results of experimental comparison of five triclustering algorithms on real-world and synthetic datasets. The evaluation is carried over such criteria as resource efficiency, noise tolerance and quality scores involving cardinality, density, coverage, and diversity of the patterns. An ideal triadic pattern is a totally dense ...
Добавлено: 15 апреля 2015 г.
Кашницкий Ю. С., Кузнецов С. О., , in : CLA 2016: Proceedings of the Thirteenth International Conference on Concept Lattices and Their Applications. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 1624.: M. : Higher School of Economics, National Research University, 2016. Ch. 19. P. 189-202.
Nowadays decision tree learning is one of the most popular classification and regression techniques. Though decision trees are not accurate on their own, they make very good base learners for advanced tree-based methods such as random forests and gradient boosted trees. However, applying ensembles of trees deteriorates interpretability of the final model. Another problem is ...
Добавлено: 6 октября 2016 г.
Кашницкий Ю. С., Игнатов Д. И., , in : Proceedings of the International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI at ECAI 2014). Vol. 1257.: Prague : CEUR Workshop Proceedings, 2014. Ch. 3. P. 17-26.
Добавлено: 12 сентября 2014 г.
Springer, 2021
Книга вклюает в себя работы 16ой международной конференции по Анализу формальных понятий. Книга поделена на 5 секций: теория, правила, методы и приложения, исследование и визуализация ...
Добавлено: 10 июля 2021 г.
CEUR Workshop Proceedings, 2019
Добавлено: 31 октября 2019 г.
Найденова К., Игнатов Д. И., Hershey : IGI Global, 2012
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 ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Кашницкий Ю. С., Кузнецов С. О., , in : Proceedings of the International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI at ECAI 2016). : M. : [б.и.], 2016. P. 105-112.
Decision tree learning is one of the most popular classifica- tion techniques. However, by its nature it is a greedy approach to finding a classification hypothesis that optimizes some information-based crite- rion. It is very fast but may lead to finding suboptimal classification hy- potheses. Moreover, in spite of decision trees being easily interpretable, ensembles ...
Добавлено: 6 октября 2016 г.
Лагутаева Д. А., Третьяк О. А., Григорьев А. Ю., Российский журнал менеджмента 2016 Т. 14 № 4 С. 3-20
В статье дается ответ на вопрос о существовании взаимосвязи между маркетинговыми практиками, используемыми компаниями, оперирующими на российском рынке, и их финансовыми результатами (прибыльностью). Для ответа на поставленный вопрос авторы используют методы машинного обучения, которые до настоящего времени достаточно ограниченно представлены в менеджменте и маркетинге. В статье не только проиллюстрированы возможности применения методов машинного обучения для ...
Добавлено: 2 марта 2017 г.
Липатов М. Е., Вестник Московского университета. Серия 1: Математика. Механика 2013 № 2 С. 39-42
С помощью метода барицентра классифицируются комплексные линейные коциклы над эргодическими автоморфизмами. В явном виде строится сопрягающая случайная матрица. ...
Добавлено: 19 апреля 2013 г.
Карпычев В. В., Balatskaya A., Utyashev N. и др., Frontiers in Human Neuroscience 2022 No. 16 Article 984306
Добавлено: 1 октября 2022 г.