Применение неконтролируемой кластеризации выборок для повышения качественных показателей многоуровневых моделей обработки данных

doi:10.17223/19988605/66/5

Эндаумент фонд ТГУ!
Впиши своё имя в историю университета
- Сделать пожертвование -

Add to "Quick Collection"

Description	Size	Format
Применение неконтролируемой кластеризации выборок для повышения качественных показателей многоуровневых моделей обработки данных	715 KB	Adobe Acrobat PDF	Read	Download
DOI Доступ к ресурсу на сайте издателя			10.17223/19988605/66/5

#машинное обучение

#модели обработки данных

#сегментация выборки

Title: Применение неконтролируемой кластеризации выборок для повышения качественных показателей многоуровневых моделей обработки данных
Title: Uncontrolled dataset clustering to improve the quality indicators of multilevel data processing models
Creator: Лебедев, Илья Сергеевич
Date: 2024
DOI: 10.17223/19988605/66/5
Description: Рассматривается задача повышения качественных показателей моделей обработки данных за счет сегментации выборок. Предлагается многоуровневая архитектура, позволяющая определять текущие свойства данных в сегментах и назначать лучшие по достигаемым качественным показателям модели. Приведено формальное описание архитектуры. Предложенное решение направлено на снижение затрат на переобучение моделей в случае трансформации свойств данных. Проведены экспериментальные исследования на ряде датасетов, которые показывают повышение качественных показателей обработки. Модель может быть рассмотрена как совершенствование ансамблевых методов обработки.

Relationships: Show Relationship Browser for this Object
collection(s): Журналы ТГУ
Identifier: смотреть в электронном каталоге НБ ТГУ
Type: статьи в журналах
Source: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2024. № 66. С. 44-54
Language: rus

Created: 15-05-2024

323 Visitors

260 Hits

71 Downloads

Журналы ТГУ Применение неконтролируемой кластеризации выборок для повышения качественных показателей многоуровневых моделей обработки данных