📖 Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных. От эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации

Проблема извлечения и последующего накопления знаний в конечном счете сводится к знаниям о модели, которые формализуются путем оценивания ее характеристик. Последнее интерпретируется как обучение модели с использованием данных. Современное представление о машинном обучении предполагает, что его результатом являются "обученные" детерминированные модели, снабженные эмпирическими вероятностными оценками их достоверности.В настоящей монографии развивается новое направление в машинном обучении -рандомизированное машинное обучение, которое направлено на генерацию ансамблей энтропийно "обученных" рандомизированных моделей. Если иметь в виду, что процедуры машинного обучения применяются к задачам с достаточно высоким уровнем неопределенности (не вполне достоверные данные, неполнота знаний о моделируе...