Отзыв научного руководителя
«Сравнение алгоритмов уменьшения размерности данных для задач классификации»
Алгоритмы машинного обучения имеют довольно широкую область применения: медицина, финансы, управление. На сегодняшней день имеется большое количество различных обучающих алгоритмов. Каждый алгоритм имеет свои недостатки и преимущества. Также алгоритмы имеют различные параметры для настройки, от которых зависит качество и скорость обучения. Все это приводит к тому, что для решения задач обучения требуется большой опыт и творческий подход, что значительно повышает порог вхождения в данную область. Для решения данной проблемы проводится исследовательская работа по изучению алгоритмов и подходов машинного обучения с целью их оптимизации и автоматизации.
Данная работа заключается в изучении алгоритмов уменьшения размерности. Алгоритмы такого вида применяются к обучающей выборке перед непосредственным обучением. Смысл работы заключается в отбрасывании параметров, которые меньше всего влияют на качество обучения. Результатом работы таких алгоритмов является повышение качества и уменьшение времени обучения.
Работа выполнена успешно. Были исследованы три наиболее интересных алгоритма. Также было произведено сравнение данных алгоритмов по скорости работы и качеству обучения. Однако, данное сравнение не дает всей полноты картины, поскольку проведено только для одного алгоритма и только на одной выборке. В процессе работы Сайфутдинов Руслан проявил себя как хороший специалист и исследователь.
Считаю, что данная работа заслуживает оценки «хорошо».
Научный руководитель
Аспирант кафедры Системного Программирования
