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?
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?
+1
Ого!
Передал ваш вопрос нашим спеца по ML. Постараемся ответить как можно скорее.
Передал ваш вопрос нашим спеца по ML. Постараемся ответить как можно скорее.
0
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 ;)
Я, кстати, не «спец по ML», если что ;)
+2
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)
0
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.
0
А какая из ИИ может подойти для анализа сетевого трафика (netflow) для выявления разных аномалий и тенденций? Может есть что из готовых технологий?
0
Sign up to leave a comment.
Топ-10 трендов технологий искусственного интеллекта (ИИ) в 2018 году