Науковий керівник доктор фізико-математичних наук Стецюк Петро Іванович

При налаштуванні моделі алгоритмів за даними в машинному навчанні необхідно вирішувати певні задачі оптимізації. Від ефективності розв’язання відповідних задач оптимізації залежить практичне застосування методів машинного навчання в задачах обробки та аналізу даних, в задачах регресії з обмеженнями, в задачах класифікації та прогнозування, в задачах відновлення регулярних зображень та ін.

Дипломна робота буде присвячена вивченню сучасних модифікацій r-алгоритму Шора та особливостям його застосування в задачах оптимізації, що виникають в машинному навчанні. Ідеєю дослідження є застосування теорії негладкої оптимізації та ефективних субградієнтних методів з перетворенням простору змінних для розв'язання спеціальних класів задач робастної оптимізації з надвеликою кількістю обмежень та задач робастної оцінки параметрів за допомогою методу найменших модулів. Основна увага буде приділена задачам, для яких використання стандартного програмного забезпечення є або неможливим або недоцільним, адже вимагає значних обчислювальних ресурсів.

Інформацію про r-алгоритми Шора можна знайти за посиланням

Повернутись до переліку тем