• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
On Stability of Probability Laws with Respect to Small Violations of Algorithmic Randomness

V'yugin V.

Theory of Computing Systems. 2016. P. 403-423.

Статья
Shortest and minimal disjunctive normal forms of complete functions

Maximov Y.

Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2015. Vol. 55. No. 7. P. 1242-1255.

Глава в книге
Information preserving and locally isometric&conformal embedding via Tangent Manifold Learning
В печати

Bernstein A., Kuleshov A. P., Yanovich Y.

In bk.: Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2015. 36678 2015. IEEE International Conference on. P.: IEEE, 2015. P. 1-10.

Структурные модели и глубинное обучение

 12 февраля (пятница) c 1830 в зале Ученого совета ИППИ РАН (2-й этаж, Дирекция) прошло первое заседание  семинара.
Название:   Автоматический выбор алгоритма машинного обучения и настройка его гиперпараметров на основе данных и рекомендаций пользователя

Докладчики:  Ермек Капушев и Максим Панов

В докладе была рассмотрена задача автоматического выбора алгоритма машинного обучения для решения задачи анализа данных. Такой выбор может осуществляться на основе имеющейся выборки данных, априорных представлениях о характере и особенностях наблюдаемой зависимости, а также исходя из пожеланий к свойствам модели. Особое внимание будет уделено подбору гиперпараметров конкретного алгоритма машинного обучения на основе современных подходов байесовской оптимизации. Общие подходы будут проиллюстрированы на примере решения задач регрессии.