Программные продукты и системы

Одной из основных задач интеллектуального анализа данных (ИАД) является задача их классификации. Она позволяет определить, к какому классу относятся те или иные данные при условии, что множество классов, к одному из которых впоследствии можно отнести исследуемый объект, заранее обусловлено.

В классическом варианте среди всего множества исследуемых объектов существуют объекты, для которых известно, к какому классу они относятся. Такие объекты называются обучающими примерами, а подмножество обучающих примеров – обучающей выборкой, и зачастую именно от ее характеристик зависит качество решения задачи классификации.

Среди основных характеристик обучающей выборки необходимо выделить достаточность, разнообразие и равномерность. Достаточность обучающей выборки подразумевает, что число обучающих примеров является достаточным для обучения, разнообразие – что среди обучающих примеров имеется большое число разнообразных комбинаций вход-выход, а равномерность – что обучающие примеры различных классов представлены примерно в одинаковых пропорциях.

Большинство подходов ИАД требуют одновременного наличия этих трех характеристик у обучающей выборки, однако далеко не всегда такая обучающая выборка существует. Подготовка обучающей выборки является сложной задачей, с которой порой не может справиться даже эксперт в этой области. Эксперт может иметь четкое понимание разделения объектов на классы, однако зачастую в условиях пограничных состояний не всегда способен однозначно определить принадлежность объекта к конкретному классу. Для формирования обучающей выборки можно применить прецедентный подход Case-Based Reasoning (CBR), ориентированный на использование и адаптацию накопленного опыта для получения новых правдоподобных суждений.

Подробное описание дается в статье «Реализация программных средств для классификации данных на основе аппарата сверточных нейронных сетей и прецедентного подхода», авторы: Варшавский П.Р., Кожевников А.В. (Национальный исследовательский университет «МЭИ», кафедра прикладной математики и искусственного интеллекта, г. Москва).