name: Генерация наборов данных для задачи классификации с заданными свойствами для повышения качества систем мета-обучения
keyword_list: Машинное обучение, Обучение с учителем, Мета-обучение, Нейронные сети, Эволюционные алгоритмы, Активное обучение
abstract: Целью данной работы является разработка методов генерации наборов данных с
  определенными характеристиками, описываемыми мета-признаками, для повышение
  качества работы систем мета-обучения.
  Для достижения указанной цели определены следующие задачи исследования:
   Разработать методы преобразования наборов данных для решения проблемы учёта
  симметрии набора данных относительно порядка объектов и признаков.
   Разработать методы генерации наборов данных для задачи классификации
  произвольного размера по заданным характеристикам на основе эволюционных
  алгоритмов с учётом симметрии набора данных.
   Разработать архитектуру генеративно-состязательной сети для генерации наборов
  данных для задачи классификации по заданным характеристикам и выбора
  оптимального алгоритма.
   Разработать стратегии активного обучения для заполнения мета-признакового
  пространства.
   Провести вычислительные эксперименты для оценки работы методов
  направленной генерации, генеративно-состязательной сети и стратегий активного
  обучения.
  Результаты:
   Разработаны и реализованы методы приведения наборов данных для задачи
  классификации к общему виду для решения проблемы учёта симметрии наборов
  данных относительно порядка объектов и признаков.
   Разработаны и реализованы методы направленной генерации наборов данных для
  задачи классификации на основе эволюционных алгоритмов.
   Разработана и реализована архитектура генеративно-состязательной сети для
  генерации наборов данных для задачи классификации по заданным
  характеристикам и выбора оптимального алгоритма.
   Разработаны и реализованы стратегии активного обучения для заполнения метапризнакового пространства.
   Разработан и реализован программный комплекс, реализующий систему метаобучения с возможностью активного улучшения качества предсказания для
  заданного набора данных.
   Результаты диссертационного исследования были использованы в учебном
  процессе на факультете информационных технологий и программирования
  Университета ИТМО в рамках дисциплины «Машинное обучение».
   Результаты диссертационного исследования были внедрены для разработки
  алгоритма построения дендрограммы схожести людей на основе анализа
  мотивационных данных на предприятии ООО «Бизнес для бизнеса».
   Результаты диссертационного исследования были внедрены для разработки
  алгоритма предсказания стоимости изготовления детали по её чертежу и текстовым
  характеристикам на предприятии ООО «Сетевой Завод».
chairman_dissertation_council.name: Юрий
chairman_dissertation_council.surname: Матвеев
chairman_dissertation_council.patronymic: Николаевич
chairman_dissertation_council.position: профессор (квалификационная категория "профессор-эксперт"), факультет информационных технологий и программирования
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: d-4188-2014
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7006613471
chairman_dissertation_council.rinc_id: 379753
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Владимир
organization_supervisor.surname: Васильев
organization_supervisor.patronymic: Николаевич
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.25
rubrics.name: Модели и системы обучения
rubrics.code: 28.23.19
rubrics.name: Эвристические методы
rubrics.code: 28.23.13
rubrics.name: Инженерия знаний.
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Теоретические основы информатики
speciality_codes.code: 05.13.17
supervisors.fio: Фильченков А.А.
supervisors.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Теоретические основы информатики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Ван Р.Я.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Теоретические основы информатики
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Тулупьев А.Л.
opponents.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
opponents.speciality_code: Теоретические основы информатики
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: УНИВЕРСИТЕТ ИТМО; НИУ ИТМО; ИТМО
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИТМО"
protection_organization.ogrn: 1027806868154
protection_organization.supervisor_name: ВЛАДИМИР
protection_organization.supervisor_surname: ВАСИЛЬЕВ
protection_organization.supervisor_patronymic: НИКОЛАЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: УНИВЕРСИТЕТ ИТМО; НИУ ИТМО; ИТМО
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИТМО"
author_organization.ogrn: 1027806868154
author_organization.supervisor_name: ВЛАДИМИР
author_organization.supervisor_surname: ВАСИЛЬЕВ
author_organization.supervisor_patronymic: НИКОЛАЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения