Deep belief net для кластеризации и классификации временных рядов (летняя практика) — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Katya (обсуждение | вклад) (Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику) |
Katya (обсуждение | вклад) |
||
Строка 18: | Строка 18: | ||
*Знать машинное обучение | *Знать машинное обучение | ||
*Понимать что такое глубокое обучение. | *Понимать что такое глубокое обучение. | ||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− |
Текущая версия на 00:44, 30 мая 2015
Автор | Гущин Михаил Иванович [- Профиль на сайте ВШЭ] Электронная почта |
Организация | Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA) |
Учебный год | 2015 |
Задание
Использовать DBN (deep belief net) для кластеризации и для классификации временных рядов без вычисления дополнительных факторов. Сравнить результаты классификации с существующим алгоритмом. Изучить на какие кластера делятся временные ряды.
Какие начальные требования?
- Знать python,
- Знать машинное обучение
- Понимать что такое глубокое обучение.