AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunda 13 saylı şöbənin “Verilənlərin klasterləşməsi. Alqoritmlər və Tətbiqlər” (“Data Clustering. Algorithms and Applications”) kitabının müzakirəsinə həsr olunmuş növbəti elmi seminar keçirildi.
İnstitutun magistrantı Şəlalə Mansurova kitabın ikinci fəslini əhatə edən verilənlərin intellektual analizini, maşın təlimi məsələlərində yüksək ölçü probleminin həllərindən biri kimi əlamətlərin seçilməsi və verilənlərin klasterləşməsi haqqında danışdı.
Məruzəçi verilənlərin intellektual analiz məsələlərində yüksək ölçü probleminin həllərindən biri kimi əlamətlərin seçilməsi üçün əsas mərhələlər və modellər haqqında məlumat verdi. Bildirdi ki, əlamətlərin seçilməsi üçün “subset generation”, “subset evaluation”, “stopping criterion”, “result validation” kimi əsas mərhələlər mövcuddur. Əlamətlərin seçilməsi üçün əsasən“filter”, “wrapper”, “hybrid” modellərindən istifadə olunur.
O, verilənlərin klaster analizində istifadə olunan əsas metodlardan söz açaraq buraya “partitioning”, “hierarchical”, “density-based” metodlarının daxil olduğunu qeyd etdi. Həmçinin ümumi verilənlər, mətn verilənləri, axın verilənləri, əlaqəli verilənlər və s. üçün alqoritmlərdən bəhs edildi və nümunə olaraq Spectral FS, Laplacian Score (LS), MultiClaster FS (MCFS), Feature weighting k-Means kimi alqoritmlər qeyd edildi. Modelin seçilməsi, miqyaslanma və s. kimi bəzi açıq problemlərə baxıldı.
Sonda məruzə ətrafında fikir mübadiləsi aparıldı, suallar cavablandırıldı. Magistrantın elmi rəhbəri, AMEA-nın müxbir üzvü, texnika elmləri doktoru Ramiz Alıquliyev tədqiqatların daha da dərinləşdirilməsi istiqamətində tövsiyələrini verdi.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
