9 ноября (понедельник), 1630, аудитория 616 ИППИ РАН
Михаил Беляев
Особенности организации системы машинного обучения на данных ЭЭГ
В докладе преимущественно будут обсуждаться технические аспекты задачи классификации ЭЭГ, в связи с чем заседание будет интересно только тем, кто планирует решать прикладные задачи в этой области.
Типичные выборки данных ЭЭГ и задачи их анализа (в первую очередь, классификация) имеют ряд особенностей, которые делают задачу выбора формата данных не полностью тривиальной. В стандартных задачах входные данные обычно представимы в виде матрицы размера число наблюдений на число признаков, а выходные - в виде вектора, размерность которого равна числу наблюдений. Одна сессия ЭЭГ - это многомерный временной ряд, на котором отмечены некоторые события. Один из возможных подходов - это переход к так называемым эпохам (отрезок временного ряда определенной длины) использование алгоритмов, которые требуют работы с полным временным рядом (например, для его частотной фильтрации). Кроме того, в выборке обычно содержатся несколько сессий, причем ЭЭГ могут быть сняты с разных людей. Известно, что подобные сессии могут принципиально отличаться между собой, поэтому, для учета этой вариабельности, обычно используют специальные методы. На семинаре планируется обсудить текущую архитектуру системы анализа ЭЭГ.
| 07.11.2015 | |