• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Ямаева Светлана Фанависовна
Байесовские методы в нейронных сетях
Прикладная экономика
(Магистратура)
2019
Данная работа посвящена исследованию применения нейробайесовского подхода к рельным данным. На реальных данных из индустрии была реализована задача мультиклассовой классификации, целью которой было проведение анализа приходящих извне данных и последующее выявление некорректных объектов и источников. Ввиду своей популярности, было решено применить следующие ансамблевые модели: boosting, Random Forest, bagging decision tree и различные вариации градиентного бустинга. Лучший результат показал Random Forest с разбивкой на 50 деревьев с accuracy = 0.87. Затем была реализована нейронная сеть, у которой доля верных ответов на тестовой выборке составила 0.69, и модель вариационного кодировщика, которая не пришла к существенным результатам, возможно, из-за специфики данных и сравнительно их небольшого количества.

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.

Расширенный поиск ВКР