Полная схема проекта по машинному обучению на практику (Елена Кантонистова, ФКН ВШЭ)
В НИУ ВШЭ показали эффективность машинного обучения при прогнозировании инфляции
Инфляция — один из ключевых показателей экономической стабильности, и точное прогнозирование ее уровня в различных регионах имеет большое значение для государства, бизнеса и домохозяйств. Татьяна Букина и Дмитрий Кашин из НИУ ВШЭ в Перми выяснили, что машинное обучение для прогнозирования инфляции превосходит классические эконометрические модели в долгосрочных прогнозах. Исследование проводилось на примере субъектов Приволжья. Результаты опубликованы в журнале HSE Economic Journal. Для экономики...
Нейросети будущего: ВШЭ представила прорыв в геометрическом машинном обучении
В НИУ ВШЭ исследователи из Лаборатории геометрической алгебры и приложений разработали инновационную архитектуру нейросетей, названную GLGENN. Она спроектирована с учетом симметрий в данных, что позволяет существенно сократить количество необходимых параметров по сравнению с традиционными моделями. Это упрощает процесс обучения и минимизирует вероятность переобучения, особенно когда объем данных ограничен. В основе разработки лежат геометрические алгебры Клиффорда и новый подход к разделению весов...