title: Self-learning systems and their applications
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Романовский Иосиф Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мирошниченко Никита Максимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Miroshnichenko Nikita
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Доктор физико-математических наук, профессор И.В.Романовский
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Physics and Mathematics, Professor I.V.Romanovskii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:13:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:13:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 012205
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4291
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Мирошниченко Никита. Самообучающиеся системы и их приложения. Научный руководитель: д.ф.-м.н., профессор И.В. Романовский. Направление: Математика и механика. Исследование операций и принятие решений в задачах оптимизации, управления и экономики.
  
  Бакалаврская работа посвящена применению теории машинного обучения на конкурсных данных. В работе представлены три различных вида классификаторов: метрические, линейные и бустинговые. Для каждого определены преимущества, выявлены проблемы, и представлены некоторые способы их решения. В качестве показателя эффективности данных классификаторов была использована точность предсказания класса объекта. Для каждого вида классификаторов были найдены оптимальные параметры, позволяющие добиться достаточно высокой эффективности. При сравнении результатов победителя конкурса компании "Билайн" с результатами, полученными в данной работе, точность предсказания улучшена на 0.14%.
  Мирошниченко Н., Самообучающиеся системы и их приложения: бакалаврская работа: защищена 07.06.2016/ Мирошниченко Никита. – СПб., 2016. – 28 с. – Библиогр.: с. 24.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Miroshnichenko Nikita. Self-learning systems and their application. Scientific supervisor: Dr. Sci., Professor J.V. Romanovsky. Applied Mathematics and Computer Science. Operation Research and Decision Making in Optimisation, Control and Economics Problems 
  
  Bachelor work devoted to the use of machine learning theory to competitive data. The paper presents three different types of classifiers: metric, linear and boosting. For each of classifier benefits were defined, problems were identified and some of the ways to solve them were presented. The prediction accuracy of the object class was used as an indicator of the effectiveness of these qualifiers. For each type of classifiers optimum parameters, which allowed to achieve high enough performance were found. When comparing the results of the "Beeline" company winner with the results obtained in this study, the prediction accuracy is improved by 0.14%. 
  Miroshnichenko N., Portfolio model of Russian collection coins: Bachelor's Thesis: defended 07.06.2016/ Miroshnichenko Nikita. – SPb., 2016. – 28 с. – Bibliography.: с. 20.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификаторы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: бустинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: boosting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data handling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Self-learning systems and their applications
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Самообучающиеся системы и их приложения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Miroshnichenko_Nikita_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4291/1/Miroshnichenko_Nikita_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 115,16 kB
resources.filename: reviewSV_st003580_Romanovskij_Iosif_Vladimirovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4291/2/reviewSV_st003580_Romanovskij_Iosif_Vladimirovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,72 kB
resources.filename: reviewSV_st003580_Romanovskij_Iosif_Vladimirovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4291/6/reviewSV_st003580_Romanovskij_Iosif_Vladimirovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 8,18 kB