ИСТИНА

В результате выполнения проекта созданы технологии решения задач анализа данных с использованием алгоритмических композиций. Все запланированные исследования были выполнены, а именно 1. Разработаны методы представления функций, задаваемых на конечном множестве, в специальном виде (в виде суммы функций фиксированного числа переменных), получены критерии такого представления, в том числе метрические критерии. 2. Исследованы L1-метрики (в частности, выразимость с их помощью закономерностей, которые присутствуют в данных). 3. Предложена технология решения задач анализа данных. 4. Эта технология верифицирована на современных прикладных задачах анализа данных. 5. Исследована алгебра над алгоритмами, пополненная нелинейными функциями. 6. Исследовано влияние сложности алгебраических выражений над алгоритмами на их переобученность (понижение качества работы на отложенном контроле). В результате верификации технологии решено огромное число сложных прикладных задач: разработка рекомендательной системы, анализ поведения клиентов магазинов, скоринг клиентов банка, ранговая регрессия, анализ графов социальных сетей, прогноз ухода с сайта по действиям пользователей, детектирование оскорблений в форумах, автоматическое формирование допусков в системах безопасности. За два года коллектив из 4 исследователей подготовил более 20 публикаций, занял 3 призовых места на крупных (до 1900 участников) международных соревнованиях по разработке алгоритмов анализа данных, выиграл соревнование «What Do You Know» по предсказанию правильности ответов студента на вопросы теста, Российскую олимпиаду Викимарта по интеллектуальному анализу поведения клиентов Интернет-магазина. Во время выполнения проекта его руководитель А.Г. Дьяконов был признан лучшим специалистом-прикладником в анализе данных по рейтингу компании «Kaggle». См. http://bits.blogs.nytimes.com/2012/04/08/data-scientists-get-ranked/

В результате выполнения проекта созданы технологии решения задач анализа данных с использованием алгоритмических композиций. Все запланированные исследования были выполнены, а именно 1. Разработаны методы представления функций, задаваемых на конечном множестве, в специальном виде (в виде суммы функций фиксированного числа переменных), получены критерии такого представления, в том числе метрические критерии. 2. Исследованы L1-метрики (в частности, выразимость с их помощью закономерностей, которые присутствуют в данных). 3. Предложена технология решения задач анализа данных. 4. Эта технология верифицирована на современных прикладных задачах анализа данных. 5. Исследована алгебра над алгоритмами, пополненная нелинейными функциями. 6. Исследовано влияние сложности алгебраических выражений над алгоритмами на их переобученность (понижение качества работы на отложенном контроле). В результате верификации технологии решено огромное число сложных прикладных задач: разработка рекомендательной системы, анализ поведения клиентов магазинов, скоринг клиентов банка, ранговая регрессия, анализ графов социальных сетей, прогноз ухода с сайта по действиям пользователей, детектирование оскорблений в форумах, автоматическое формирование допусков в системах безопасности. За два года коллектив из 4 исследователей подготовил более 20 публикаций, занял 3 призовых места на крупных (до 1900 участников) международных соревнованиях по разработке алгоритмов анализа данных, выиграл соревнование «What Do You Know» по предсказанию правильности ответов студента на вопросы теста, Российскую олимпиаду Викимарта по интеллектуальному анализу поведения клиентов Интернет-магазина. Во время выполнения проекта его руководитель А.Г. Дьяконов был признан лучшим специалистом-прикладником в анализе данных по рейтингу компании «Kaggle». См. http://bits.blogs.nytimes.com/2012/04/08/data-scientists-get-ranked/