Участник:Yegor.Budnikov

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Весна 2012, 8-й семестр)
(→Весна 2012, 8-й семестр)
Строка 71: Строка 71:
|страницы = 376-386
|страницы = 376-386
|url = https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/Budnikov2012StringsProbabilities/docs/Budnikov2012StringsProbabilities.pdf
|url = https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/Budnikov2012StringsProbabilities/docs/Budnikov2012StringsProbabilities.pdf
 +
}}
 +
 +
'''Гранты'''
 +
*Президентская государственная академическая стипендия
 +
 +
 +
=== Осень 2012, 9-й семестр ===
 +
'''Определение границ дорожек печатных плат на изображениях с помощью одноклассовой классификации'''
 +
 +
''Рассматривается задача определения границ дорожек печатных плат на изображениях. Решать задачу предлагается с помощью одноклассовой классификации. Для этого строится вероятностная модель описания множества граничных пикселей. Показывается, что эта модель является обобщением модели Такса, построенной из чисто эвристических предположений. Также предлагается использовать <tex>L_1</tex>-регуляризацию признаков.''
 +
 +
'''Публикации'''
 +
*{{Статья
 +
|автор = Будников Е.А., Романенко А.А
 +
|название = Определение границ дорожек печатных плат на изображениях с помощью одноклассовой классификации
}}
}}
'''Гранты'''
'''Гранты'''
*Президентская государственная академическая стипендия
*Президентская государственная академическая стипендия

Версия 21:22, 18 января 2013

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

Mailto: yegor.budnikov@gmail.com

Отчеты о научно-исследовательской работе

Весна 2011, 6-й семестр

Прогнозирование функциями дискретного аргумента

В работе исследуются короткие временные ряды на примере монофонических музыкальных мелодий. Происходит прогнозирование одной ноты экспоненциальным сглаживанием, локальным методом, а также методом поиска постоянных закономерностей.

Вычислительный эксперимент проводится на двух мелодиях, одна из которых имеет точно повторяющиеся фрагменты.

Публикация

Осень 2011, 7-й семестр

Обзор некоторых статистических моделей естественных языков

В работе производится обзор и сравнение следующих моделей натурального языка: n-граммы, n-граммы на классах, дисконтная модель.

В первой части работы проводится обзор основной литературы по данной тематике, во второй части вводятся основные понятия и описываются сами методы.

Публикации

Весна 2012, 8-й семестр

Оценивание вероятностей появления строк в естественном языке

В работе рассматривается задача оценивания вероятностей появления строк в естественном языке. Для решения задачи используется модель n-грамм. Для решения проблемы большого числа параметров предлагается использовать модель n-грамм на классах. Для решения проблемы нулевых вероятностей строк предлагается использовать три дисконтные модели: Гуда-Тьюринга, Катца и абсолютного дисконтирования.

Вводятся основные определения и описываются методы, а также алгоритм построения классов в модели n-грамм на классах. Описывается проведённый эксперимент на синтетических данных.

Публикации

Гранты

  • Президентская государственная академическая стипендия


Осень 2012, 9-й семестр

Определение границ дорожек печатных плат на изображениях с помощью одноклассовой классификации

Рассматривается задача определения границ дорожек печатных плат на изображениях. Решать задачу предлагается с помощью одноклассовой классификации. Для этого строится вероятностная модель описания множества граничных пикселей. Показывается, что эта модель является обобщением модели Такса, построенной из чисто эвристических предположений. Также предлагается использовать L_1-регуляризацию признаков.

Публикации

  • Будников Е.А., Романенко А.А Определение границ дорожек печатных плат на изображениях с помощью одноклассовой классификации. — {{{год}}}.

Гранты

  • Президентская государственная академическая стипендия
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Yegor.Budnikov»
Личные инструменты