вторник, 21 октября 2014 г.

Оптимизация с учетом предпочтений


В прошлый раз, мы рассмотрели пример одной задачи, которую можно решить методами оптимизации. Напомним, что для применения оптимизации должны выполняться два основных требования: наличие целевой функции и тот факт, что близкие параметры дают близкие решения. Не каждую задачу, удовлетворяющую этим требованиям, можно решить методами оптимизации, но есть неплохие шансы, что попытка применить эти методы даст интересные результаты, о которых вы даже не подозревали. 

На этот раз, мы займемся другой задачей, для которой оптимизация просто напрашивается. Общая формулировка такова: распределить ограниченные ресурсы между людьми, у которых есть явно выраженные предпочтения, так чтобы все были максимально счастливы (или, в зависимости от склада характера, минимально недовольны))))

Задачи оптимизации


Давайте разберемся, как решать задачи со множеством участников, применяя технику стохастической оптимизации. По существу, оптимизация сводится к поиску наилучшего решения задачи путем апробирования различных решений и сравнения их между собой для оценки качества. Обычно оптимизация применяется в тех случаях, когда число решений слишком велико и перебрать их все невозможно.

У методов оптимизации весьма широкая область применения: в физике они используются для изучения молекулярной динамики, в биологии – для прогнозирования белковых структур, а в информатике – для определения времени работы алгоритма в худшем случае. В НАСА методы оптимизации применяют даже для проектирования антенн с наилучшими эксплуатационными характеристиками. Выглядят они так, как ни один человек не мог бы вообразить.

Мы же, для примера, возьмем классическую задачу группового путешествия!)

воскресенье, 12 октября 2014 г.

Кластеризация данных



Кластеризация данных – это метод обнаружения и визуализации групп связанных между собой предметов. Данный инструмент часто используется в приложениях, обрабатывающих большие объемы данных. Кластеризация – пример обучения без учителя. В отличие от нейронных сетей или деревьев решений, алгоритмам обучения без учителя не сообщаются правильные ответы. Их задача – обнаружить структуру в наборе данных, когда ни один элемент данных не является ответом.

среда, 8 октября 2014 г.

Обучение нейронной сети



Одно из основных достоинств онлайновых приложений состоит в том, что они все время получают обратную связь в виде поведения пользователей. В случае поисковой машины каждый пользователь тут же сообщает о том, насколько ему понравились результаты поиска, щелкая по одному результату и игнорируя остальные. Мы рассмотрим способ регистрации действий пользователя после получения результатов и то, как собранную таком образом информацию можно применить для более качественного ранжирования результатов.

воскресенье, 5 октября 2014 г.

Поиск и ранжирование



Сегодня мы рассмотрим систему полнотекстового поиска, она позволяют искать слова в большом наборе документов и сортируют результаты поиска по релевантности найденных документов запросу.  Алгоритмы полнотекстового поиска относятся к числу важнейших среди алгоритмов коллективного разума. Новые идеи в этой области помогли сколотить целые состояния. Широко распространено мнение, что своей быстрой эволюцией от академического проекта к самой популярной поисковой машине в мире система Google обязана прежде всего алгоритму ранжирования страниц PageRank.