В машинном обучении широко используется метод «обучения с учителем», при котором машина тренируется на примерах, то есть на размеченных (оценённых) данных. Размеченные данные — это, например, результаты поиска с оценками асессоров, отметки о погашении кредита в банковской системе, информация о ранее просмотренных пользователем фильмах в рекомендательном сервисе. Зачастую данных много, и набрать достаточное количество примеров в этом массиве слишком дорого и сложно. Отдельный вопрос — можно ли использовать для обучения все данные, даже если примеров немного?
25 апреля на научно-техническом семинаре «Активное обучение: анализируем размеченные данные» Сергей Терехов, научный руководитель компании НейрОК ТехСофт, расскажет о методах эффективного использования всех данных в обучении с учителем при небольшом количестве примеров. Использование этих методов будет проиллюстрировано на примере решения задачи по классификации дефектов труб нефтепроводов.
Участие в семинаре бесплатное, регистрация обязательна.
В день семинара на этой странице будет вестись открытая видеотрансляция для всех желающих.
Тезисы и спикеры
Computer Science
Активное обучение при малой доле примеров с известными ответами
В докладе рассматривается проблема целенаправленного отбора примеров с известной информацией о классах для машинного обучения. А также предлагаются методы эффективного использования всех имеющихся данных, независимо от наличия меток классов. Подобные методы применяются, например, в решении задачи классификации дефектов труб магистральных нефтепроводов по данным внутритрубной магнитной дефектоскопии.
|
|
Сергей Терехов, Закончил МИФИ по специальности «теоретическая физика». В 1992 году защитил кандидатскую диссертацию, посвященную нейросетевому распознаванию образов, формируемых источниками излучения. В 1994 — 1997 гг. в Снежинске (наукоград в Челябинской области) основал лабораторию искусственных нейронных сетей, где проводились поисковые и прикладные исследования в области нейроинформатики. С 2003 года работает научным руководителем компании НейрОК ТехСофт (http://www.neurokts.ru ), а также является членом правления Российской ассоциации нейроинформатики. |
