title: Modelling and analysis technology of classification systems based on machine learning approach
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ерофеева Виктория Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Алимов Нурислам Ахтасович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Alimov Nurislam
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Граничин Олег Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Granichin Oleg Nikolаevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:34:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:34:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016125
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11610
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: технология
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: система
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сlassification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: technology
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Modelling and analysis technology of classification systems based on machine learning approach
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Технология для моделирования и анализа систем классификации на основе машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: dissertation_alimov_nurislam.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11610/1/dissertation_alimov_nurislam.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 727,99 kB
resources.filename: reviewSV_OtzGranichin_Alimov.PDF
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11610/2/reviewSV_OtzGranichin_Alimov.PDF
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 277,77 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_AlimovNA.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11610/3/reviewSV_Recenziya_AlimovNA.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 627,04 kB
resources.filename: reviewSV_st007805_Granichin_Oleg_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11610/4/reviewSV_st007805_Granichin_Oleg_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,79 kB