422 Использование теории информации в задачах машинного обучения

Иванов Федор Ильич

руководитель проекта

Старт

07.09.2020

Паспорт проекта

Аннотация

На сегодняшний момент намечается сближение таких наук, как теория информации и машинное обучение, основанное на статистических (байесовских) методах. Во многом это связано с использованием общего инструментария теории вероятностей, математической статистики и теории оптимизации. Однако задачи, которые решают эти 2 области знаний остаются несколько различными: машинное обучение пытается на основе имеющихся данных (объектах) получить зависимости, аппроксимирующие наблюдаемые зависимости на все...

Отрасль

Информатика

Цель

Разработать функционал по качественной оценки обучающей выборки методами теории информации с целью предсказать поведение алгоритмов машинного обучения до этапа их непосредственного внедрения.

Ожидаемые результаты

1) Методика прогнозирования поведения ML алгоритмов, основанная на методах теории информации
2) Научная статья по результатам выполнения проекта

Форма и способы промежуточного контроля

Промежуточная аттестация предусматривает подготовку одной статьи (черновика статьи) а также подготовку презентации по проведенным результатам исследования. Промежуточную аттестацию проводит руководитель проекта