AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunda 13 saylı şöbənin “Kənaraçıxmaların aşkarlanması alqoritmləri” (Outlier detection algorithms) mövzusuna həsr olunmuş onlayn elmi seminarı keçirilib.

TED.az institutun yaydığı məlumata əsasən xəbər verir ki, məruzəni təqdim edən şöbənin doktorantı Tural Bədəlov məsafəyə görə kənaraçıxmaların təyini üçün KNN alqoritmi, sıxlığa əsaslanan yanaşma (Local Outlier Factor – LOF), klaster əsaslı yanaşmalar (CBOD), hesablama mürəkkəbliyi (Big O notation), qərar ağacı metodu, ansambl əsaslı yanaşma (Random Forest) haqqında ətraflı məlumat verib. Bildirib ki, tədqiqat işinin aparılmasında məqsəd kənaraçıxmaların təyini üçün müxtəlif növ alqoritmlərin araşdırılmasıdır. Bundan sonra hansı halda hansı alqoritmdən istifadə etməyin məqsədəuyğun olduğuna qərar verilir.

T.Bədəlov kənaraçıxmaların təyini üçün statistik əsaslı, məsafəyə, sıxlığa və klasterləşdirməyə əsaslanan, ansambl əsaslı, öyrənməyə əsaslanan metodlardan söz açaraq, sadalanan hər bir alqoritm barədə geniş məlumat verdi, onların üstünlükləri və çatışmazlıqlarını seminar iştirakçılarının diqqətinə çatdırdı.

Sonda məruzə ətrafında geniş fikir mübadiləsi aparıldı, suallar cavablandırıldı. Şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü, texnika elmləri doktoru Ramiz Alıquliyev mövzuya dair fikirlərini bölüşdü, müvafiq istiqamətdə aparılan tədqiqatların daha da dərinləşdirilməsi ilə bağlı təklif və tövsiyələrini səsləndirdi.