МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯМИ КАЧЕСТВА В ЗАДАЧАХ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Борзых Никита Юрьевич, Смоленцева Татьяна Евгеньевна

В статье рассматриваются вопросы многокритериальной оптимизации и адаптивного управления набором критериев качества в задачах машинного обучения. Анализируются ограничения однокритериальной оптимизации и демонстрируется эффективность учета совокупности показателей. Предлагаются методы многокритериальной оптимизации на основе парето-оптимальности и других подходов. Отдельное внимание уделяется адаптивному выбору оптимального набора критериев в процессе обучения с использованием мета-обучения на основе рекуррентных нейронных сетей. Приводится архитектура сети, позволяющей динамически подбирать эффективные сочетания критериев. Рассматриваются примеры успешного применения разработанных подходов в задачах прогнозной аналитики и интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Показана перспективность дальнейших исследований в области адаптивных методов многокритериальной оптимизации моделей машинного обучения. По результатам анализа предложена схема мета-обучения для адаптивного выбора критериев.

Ключевые слова:машинное обучение, многокритериальная оптимизация, мета-обучение, система поддержки принятия решений, парето-оптимизация.