Семинар 18 мая
Sergey Soloviev
Как обычно, начало в 17.20, в аудитории 203е.
"Практическое применение метода опорных векторов в задачах машинного
обучения"
Сергей Соловьёв, студент 4 курса ПМ-ПУ, кафедра ТП
Машинное обучение или обучение по прецедентам --- активно
развивающийся раздел математики, который позволяет решать широкий
спектр прикладных задач: медицинской и технической диагностики,
предсказание свойств конечной продукции, классификацию месторождений
полезных ископаемых, автоматическое распознавание спама, рубрикация
текстов, распознавание изображений, рукописных символов, речи,
идентификация подписей, оценивание заемщиков (для банков), оценивание
привлекательности инвестиционных проектов (для инвесторов),
предсказание ухода клиентов, обнаружение мошенничества и т. д.
Одним из самых популярных и (по мнению некоторых исследователей)
эффективных методов решения задач машинного обучения является метод
опорных векторов. Первые шаги в разработке этого метода были
предприняты еще в 60-е годы коллективом советских математиков под
руководством В. Н. Вапника. В 90-е годы метод был значительно
доработан и обобщен на нелинейный случай. После этих доработок метод
получил мировую известность и получил название "метод опорных
векторов" ("Support Vector Machines'').
В докладе будут рассмотрены:
- Базовые понятия машинного обучения;
- Метод опорных векторов;
- Практические рекоммендации по решению задач методом опорных
векторов (выбор программного обеспечения, подготовка данных, выбор
ядра);
- Решение задачи imat2009 из конкурса "Интернет-математика 2009",
проводимого компанией Yandex;
- Оптимизация поиска параметров метода, позволяющая сократить время
поиска на порядок по сравнению с некоторыми существующими подходами;