FEDOT.Algs
FEDOT - фреймворк для генеративного автоматического машинного обучения, позволяющий создавать сложные композитные модели, обеспечивающие эффективное решение различных прикладных задач. Данный репозиторий содержит реализации различных алгоритмов, входящих в инструментарий фреймворка FEDOT.
В настоящие момент представлены 3 основных алгоритма:
- Алгоритм E*, позволяющий собирать data-driven модели из элементарных функций;
- Алгоритм GPComp, позволяющий оптимизировать цепочки моделей МО по заданному критерию;
- Алгоритм BN-synthetic-generator, позволяющий генерировать синтетические персональные данные на основе построения иерархической блочной структуры байесовской сети.
- Алгоритм PS, основанный на E* позволяющий получать разложение временного ряда в виде алгебраического выражения;
Также в репозитории представлены 2 предметных приложения, иллюстрирующих работу с данными алгоритмами:
- Приложение для выращивания моделей, основанных на дифференциальных уравнениях в частных производных (ДУЧП);
- Приложение для решения задачи кредитного скоринга с помощью цепочки моделей МО.
Более подробно ознакомиться с основными понятиями и подходами генеративного автоматического машинного обучения, принципами работы фреймворка, описанием алгоритмов, а также документацией пользователя-программиста к предметным приложениям можно в разделе Wiki данного репозитория.
Основная версия документации к фреймворку Федот доступна по ссылке https://itmo-nss-team.github.io/FEDOT.Docs.