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