Archive for Сентябрь, 2012

Алгоритм машинного обучения Random Forest (02.10.12)

Доклад посвящен одному из алгоритмов машинного обучения — случайному лесу (Random Forest). Случайный лес — метод, предложенный Лео Брейманом и Адель Катлер, заключающийся в использовании комитета (ансамбля) решающих деревьев в задачах классификации, регрессии и кластеризации. Random Forest способен эффективно обрабатывать данные с большим числом признаков и классов, его качество сравнимо с SVM и бустингом. Он отличается высокой параллелизуемостью и масштабируемостью.

Докладчик: Андрей Гомзин

Материалы:

  1. http://ru.wikipedia.org/wiki/Random_forest
  2. Andy Liaw and Matthew Wiener. Random Forest: A Classification and Regression Tool for сompound Classification and QSAR Modeling.
  3. Leo Breiman. Random Forests.

Презентация с семинара (pdf)

Artificial General Intelligence: требования, методологии, системы (25.09.12)

Доклад посвящен проблемам построения AGI и большей частью основан на материалах AGI Summer School 2012 (http://wiki.humanobs.org/public:events:agi-summerschool-2012).

В докладе будут рассмотрены требования, которым должны удовлетворять AGI-системы. Будут рассмотрены существующие на данный момент подходы к конструированию и методологии построения AI-систем, показаны их недостатки в применении к AGI; будет рассмотрен т.н. Constructivist AI, методология построения AGI, предложенная для устранения этих недостатков.

В качестве примеров AGI-проектов будут рассмотрены системы AERA, NARS, OpenCog и направление исследований Universal Artificial Intelligence, также известное как AIXI.

Докладчик: Иван Белобородов.

Материалы:

  1. Лекции AGI Summer School 2012 (http://wiki.humanobs.org/public:events:agi-summerschool-2012:lectureslides).
  2. Литература для чтения AGI Summer School 2012 (http://wiki.humanobs.org/public:events:agi-summerschool-2012:readings).

Презентация с семинара (pdf)