Modelling and analysis technology of classification systems based on machine learning approach

Abstract

Аннотация Автор: Алимов Нурислам Ахтасович Название: «Технология для моделирования и анализа систем классификации на основе машинного обучения». Научный руководитель: д.ф.-м.н., профессор Граничин Олег Николаевич. Направление: фундаментальная информатика и информационные технологии. Кафедра: системного программирования. Основной текст: В ходе диссертационного исследования была разработана технология, позволяющая эффективно решать задачи классификации и кластеризации, проводить анализ полученных результатов, подбирать лучшие алгоритмы из заданных. Выполнен сравнительный анализ существующих решений, аргументирована целесообразность исследования. Результатом исследования является программная реализация технологии и её апробация для решения трёх задач: предсказание успешности дефибрилляции, классификация типов вин и кластеризация снимков цифр. Количество использованных источников: 25. Библиографическое описание: Граничин О. Н. Поляк Б. Т. Рандомизированные алгоритмы оце- нивания и оптимизации при почти произвольных помехах. –– М.: Наука, 2003. –– P. 191 Mohammed J. Wagner M. Randomized Algorithms in Automatic Control and Data Mining. –– USA, New York, 2014. –– P. 640 Granichin O. Volkovich Z. Toledano-Kitai D. Randomized Algorithms in Automatic Control and Data Mining. –– USA, New York, 2015. –– P. 275

Annotation Author: Alimov Nurislam Ahtasovich Title: «Modelling and Analysis Technology of Classification Systems Based on Machine Learning Approach». Scientific supervisor: professor Granichin O.. Direction: fundamental informatics and information technologies. Department: system programming. Main text: During thesis research carried out in this work, was developed technology that makes it possible to efficiently solve the classification and clustering problems, analyze the results, and select the best algorithms from the given ones. Was also conducted a comparative analysis of the similar existing solutions, the expediency of the research is argued. The result of the research is software implementation of the technology and the results of its approbation. Approbation of the system was carried out on the basis of solving three problems: prediction of the success of defibrillation, classification of types of wines and clustering of digits . Number of sources used: 25. Bibliographic description: Granichin O., Polyak B., Randomized algorithms for estimation and optimization under almost arbitrary noise. –– Moscow: Nauka, 2003. –– P. 191 Mohammed J. Wagner M. Randomized Algorithms in Automatic Control and Data Mining. –– USA, New York, 2014. –– P. 640 Granichin O. Volkovich Z. Toledano-Kitai D. Randomized Algorithms in Automatic Control and Data Mining. –– USA, New York, 2015. –– P. 275