Deep belief net для кластеризации и классификации временных рядов (летняя практика)
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 00:43, 30 мая 2015; Katya (обсуждение | вклад)
Автор | Гущин Михаил Иванович [- Профиль на сайте ВШЭ] Электронная почта |
Организация | Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA) |
Учебный год | 2015 |
Содержание
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.