24. Обернутый классификатор с наивным учителем. Олег Бернгардт

В докладе демонстрируется построение и обучение обернутого классификатора. Схема обучения классификатора состоит из двух последовательных нейронных сетей, обучающихся совместно. Одна из них (классификатор) учится разделять данные на скрытые классы, а вторая (обертка) - переименовывать скрытые классы уникальным образом, чтобы результат совпадал с разметкой эксперта. Показано, что такая схема позволяет получить разделение на классы, которые хорошо совпадают с ожидаемой разметкой. Лекцию читает Олег Бернгардт, кандидат физико-математических наук, заведующий лабораторией динамических процессов в ионосфере ИСЗФ СО РАН, доцент кафедры естественнонаучных дисциплин факультета бизнес-коммуникаций и информатики, преподаватель трека “Искусственный Интеллект“ образовательной программы IT Академии Samsung в Иркутском государственном университете. Ссылка на репозиторий с материалами - Это лекция - часть цикла вебинаров “Samsung Innovatio