Deep belief net для кластеризации и классификации временных рядов (летняя практика) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику)
 
 
Строка 18: Строка 18:
 
*Знать машинное обучение
 
*Знать машинное обучение
 
*Понимать что такое глубокое обучение.
 
*Понимать что такое глубокое обучение.
 
=== Какие будут использоваться технологии? ===
 
 
 
=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
 

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.