Обучение с малым числом размеченных примеров

ФИО студента: Колупаев Илья Михайлович

Руководитель: Лисицын Сергей Олегович

Программа: Системы больших данных (Магистратура)

Год защиты: 2018

Несмотря на повсеместную доступность потенциально полезных данных, необработанные данные часто не размечены. С другой стороны, большинство приложений машинного обучения в бизнесе и науке основаны на обучении с учителем, которое требует большого количества размеченных данных и, как правило, требует ручной разметки. В этом исследовании рассматриваются подходы к решению этой проблемы, анализируются особенности, достоинства и недостатки этих методов, с учетом возможных практических применений.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ