• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Нейросетевые архитектуры для работы с табличными данными

ФИО студента: Багиян Нерсес Карленович

Руководитель: Соколов Евгений Андреевич

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Науки о данных (Магистратура)

Год защиты: 2021

В современном мире нейронные сети стали одним из самых главных инструментов в многочисленных задачах: обработка звука и видео, машинный перевод, рекомендации. Однако, до сих пор самым распространненым и часто встречающимся представлением данных является таблица. До 2019 года не существовало архитектур, которые могли бы показать себя лучше, чем алгоритм градиентного бустинга. Однако с 2019 появилось несколько алгоритмов, которые показывают сравнимое качество в задаче обработке табличных данных. В данной работе мы будем исследовать качественный перформанс алгоритмов для работы с табличными данным, попробуем воссоздать результаты, которые приводятся в оригинальных работах авторов, а также мы попробуем улучшить уже существующие алгоритмы и в конце продемонстрируем далеко ли мы продвинулись с точки зрения качества обработки табличных данных.

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