Roman S. Gerasimov

Монография посвящена проблеме повышения эффективности алгоритмов машинного обучения на основе математического аппарата решения некорректно поставленных обратных задач. Целью работы является разработка и тестирование новых оптимизационных алгоритмов, предназначенных для обучения регрессионных и нейросетевых моделей, а также кластеризации данных. В исследовании выполнено переформулирование задач оптимизации в машинном обучении в виде обратных задач. Показано, что применение адаптивного стохастического поиска и L1-регуляризации позволяет в ряде случаев не только повысить точность предсказаний, н...