Wyróżnienie dla młodego naukowca z ICM

Ikona wpisu Wyróżnienie dla młodego naukowca z ICM

Praca doktorska mgr. Mirona Kursy z ICM zatytułowana „Robust and efficient approach to feature selection with machine learning” została wyróżniona przez Radę Wydziału Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. Obrona pracy odbyła się 1 grudnia 2017 r., a jej promotorem był prof. dr hab. Marek Niezgódka.

Gratulujemy uzyskania stopnia i wyróżnienia!

Wyróżniona rozprawa podejmuje temat selekcji cech w modelowaniu statystycznym, gdzie często występuje problem niedostosowania zebranych danych do natury badanego zjawiska. Najczęściej spotykana forma selekcji cech jest podatna na przypadkowe zależności oraz usuwanie bardziej subtelnych informacji. W rezultacie powstałe modele bywają obciążone, co utrudnia wnioskowanie na ich podstawie. Problemów tych można uniknąć poprzez zastosowanie selekcji cech klasy all relevant, takich jak metoda Boruta. Jest to jednak rozwiązanie wymagające obliczeniowo, co ogranicza jego stosowalność  (szczególnie dla większych zbiorów danych).

Autor rozprawy proponuje metodę rFerns, będącą uogólnieniem metody paproci losowych zdolnych do analizy ogólnych zbiorów danych, dla której sformułował algorytm oceny ważności atrybutów. Pokazuje, że jej użyciem można prowadzić selekcję metodą Boruta na obszernych, realistycznych zbiorach danych w rozsądnym czasie. Zastosowanie tej wersji metody paproci losowych demonstruje na przykładzie wydajnej analizy danych audio.