|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
Автоматическая генерация признаков на табличных данныхдипломная работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Дьяконов А.Г.
- Автор: Кузнецов М.К.
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2022
- Аннотация: Сегодня машинное обучение (machine learning) применяется в большом количестве областей, например, в здравоохранении [1], финансах. В ряде задач нет много данных, поэтому нейронные сети не могут быть в полной мере применены. Остаются алгоритмы машинного обучения, которым нужны хорошие признаки. Чаще всего процесс решения конкретной задачи выглядит следующим образом: сбор данных, их предобработка, генерирование новых признаков, выбор критерия качества, выбор модели и ее обучение. В зависимости от того, насколько простая будет связь между признаками и целевой меткой, настолько модель будет быстрее обучаться и иметь меньшую сложность. Из-за экспоненциального роста числа комбинаций признаков и их трансформаций задача построения полезных признаков трудозатратна. Появляется естественное желание автоматизировать этот процесс. Одна из ключевых подзадач в области автоматического машинного обучения (AutoML) [2] — умная генерация признаков. В данной работе описываются методы автоматической генерации признаков на табличных данных, проводятся эксперименты как на реальных, так и на искусственных данных.
- Добавил в систему: Дьяконов Александр Геннадьевич