RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Системы и средства информатики // Архив

Системы и средства информ., 2023, том 33, выпуск 1, страницы 59–67 (Mi ssi870)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Задача классификации в условиях искаженных причинно-следственных связей

А. А. Грушо, Н. А. Грушо, М. И. Забежайло, А. А. Зацаринный, Е. Е. Тимонина, С. Я. Шоргин

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Аннотация: Рассматривается модель классификации потока объектов на предмет наличия или отсутствия в каждом объекте $O$ некоторого свойства $A$. Предполагается, что существуют $M$ взаимно однозначных преобразований объектов, поступающих на классификацию, и в потоке встречаются объекты, полученные из $O$ по одному из этих преобразований. Для объекта $O$ известно, что в нем содержится свойство $A$, которое послужило причиной появления известных объектов $B_1, B_2, \ldots , B_k$ в информационных пространствах $I_1, I_2, \ldots , I_k$. Это означает, что выявить свойство $A$ можно только наблюдая следствия $B_1, B_2, \ldots , B_k$. Задача заключается в том, что для каждого приходящего в потоке объекта необходимо определить присутствие или отсутствие в нем преобразованной причины $A$. Построены алгоритмы проверки такой возможности в случаях, когда есть описание характеристик $A$ и когда такое описание отсутствует.

Ключевые слова: задача конечной классификации, причинно-следственные связи, машинное обучение в условиях искажений.

Поступила в редакцию: 13.02.2023

DOI: 10.14357/08696527230106



© МИАН, 2024