name: Рандомизированный подход к обучению в условиях отсутствия разметки и малого количества данных
keyword_list: Оптимизация, машинное обучение; кластеризация; стохастическая аппроксимация; рандомизированный алгоритм; распознавания образов, адаптивное обучение
abstract: Актуальность темы исследования. Современные концепции машинного обучения строятся вокруг идеи о том, что машина должна адаптироваться к решению определенной задачи исходя из данных, то есть фактически самостоятельно определить свой алгоритм. Успешность методов обучения с учителем во многом зависит от наличия большого числа размеченных и прочищенных тренировочных данных. Однако, при решении реальных проблем такие данные зачастую отсутствуют, что актуализирует задачу самообучения (и один из её частных случаев - кластеризацию)  и задачу обучения и классификации по малому количеству примеров (входящих в более широкий круг задач мета-обучения).Научная новизна. Для всех предложенных в работе алгоритмов доказана сходимость получаемых с их помощью оценок. Эти результаты расширяют область успешного применения подходов, основанных на стохастической аппроксимации, для оптимизации параметров в машинном обучении.
chairman_dissertation_council.surname: Фрадков А.Л.
chairman_dissertation_council.position: Проф. каф. теор. кибернетики
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Гнетов А.В.
organization_supervisor.position: Ученый секретарь СПбГУ
organization_supervisor.degree: Кандидат биологических наук
rubrics.code: 28.19.23
rubrics.name: Адаптивные и обучающие системы
rubrics.code: 27.47.15
rubrics.name: Математическая теория управляющих систем
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Дискретная математика и математическая кибернетика
speciality_codes.code: 01.01.09
supervisors.fio: Граничин О.Н.
supervisors.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Дискретная математика и математическая кибернетика
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: -
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербургский университет, СПбГУ
protection_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет"
protection_organization.ogrn: 1037800006089
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербургский университет, СПбГУ
author_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет"
author_organization.ogrn: 1037800006089
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения