Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Что вы знаете про метод независимых компонент (ICA)?

Это техника для выявления скрытых факторов из многомерных данных. С математической точки зрения, мы делаем предположение, что данные были порождены n-размерным исходным вектором, элементы которого — случайные независимые величины, через невырожденную матрицу смешивания. Тогда цель — найти обратную матрицу. Это позволит преобразовать смешанные данные обратно в исходные, независимые компоненты.

Для поиска существует алгоритм ICA, предложенный Беллом и Седжновски. Применение ICA особенно актуально в областях, где важно выделить скрытые компоненты из смешанных сигналов, например, в анализе медицинских изображений, финансовых данных или аудиосигналов.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/367

1.3K viewsMay 7, 2024 at 13:01

Что вы знаете про метод независимых компонент (ICA)?

Это техника для выявления скрытых факторов из многомерных данных. С математической точки зрения, мы делаем предположение, что данные были порождены n-размерным исходным вектором, элементы которого — случайные независимые величины, через невырожденную матрицу смешивания. Тогда цель — найти обратную матрицу. Это позволит преобразовать смешанные данные обратно в исходные, независимые компоненты.

Для поиска существует алгоритм ICA, предложенный Беллом и Седжновски. Применение ICA особенно актуально в областях, где важно выделить скрытые компоненты из смешанных сигналов, например, в анализе медицинских изображений, финансовых данных или аудиосигналов.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований