Pull to refresh

Comments 9

Здравствуйте, крайне сильно интересуюсь ML, могли бы Вы мне подсказать какой именно класс задач с точки зрения ML копать:
Имеются наборы графиков.
В каждом наборе — 100 графиков, среди них есть монотонные и немонотонные. Монотонные подходят, немонотонные нет, т.е один признак годности налицо. Но не все монотонные подходят, есть ещё не выявленные параметры, влияющие на это, но я имею возможность указывать какие не подходят, мне это известно так сказать «извне» задачи. Кроме того, каждому набору из 100 графиков соответствует некий набор параметров — общий описатель набора, вектор или матрица — 1 на весь набор.
Это один законченный набор.
Таких наборов у меня уйма, и предположительно правила влияния общих описателей набора на годность того или иного графика идентичны.
Требуется установить какие параметры и в какой комбинации влияют на пригодность того или иного монотонного графика
Будьте добры, посоветуйте — можно ли решить эту задачу при помощи сеток и если можно какой это класс задач, куда копать?
Ого!
Передал ваш вопрос нашим спеца по ML. Постараемся ответить как можно скорее.
не уверен, что до конца понял формулировку, но может быть (1) поможет это scikit-learn.org/stable/_static/ml_map.png (2) попробовать обучить какой-нить простой лог.рег классификатор? есть два класса и набор параметров, которым нужно присвоить веса в зависимости от значимости (3) в крайнем случае, всегда можно попробовать расчехлить какой-нибудь random forest, он, вполне вероятно, чего-то добьется.
Я, кстати, не «спец по ML», если что ;)
Конечно, ты ведь просто Бэтмен :) Спасибо, Стас :)
Благодарю за нити ) буду двигаться к выходу из лабиринта
сетки тут избыточны, немонотонные можешь сразу выкинуть из задачи, чтоб не замарачиваться можешь применить байесофский классификатор, хочешь замарачиваться — сделай логистическую регрессию, она же один нейрон с входами-параметры и выходом 1-0 (сигмоида)

Простите, но перевод местами выглядит как Google Translate. Местами я понимал материал только из-за того, что и так знал, о чем речь. Несколько ошибок совсем уж плохи (например, "дистрибутив данного набора данных").
Предполагаю, что переводил человек, который хорошо знает английский, но абсолютно не знает предметной области.

А какая из ИИ может подойти для анализа сетевого трафика (netflow) для выявления разных аномалий и тенденций? Может есть что из готовых технологий?
Sign up to leave a comment.