Dmitry Govor

Есть битовая матрица, содержащая изображение круга, квадрата или треугольника (фигуры закрашены).
Изображение может быть немного искажено или содержать помехи.
Задача – написать алгоритм, который по матрице выяснит, какая фигура нарисована на изображении.

Эта простая с первого взгляда задача встретилась мне на вступительном экзамене в DM Labs.
На первом занятии мы обсудили решение, а преподаватель (Александр Шлемов; он также руководил дальнейшей реализацией) показал, почему для решения лучше использовать машинное обучение.

В процессе дискуссии мы обнаружили, что наши решения делятся на два этапа: фильтрацию помех и вычисление какой-то метрики, по которой будет проходить классификация. Тут возникает проблема нахождения границ: необходимо знать, какие значения метрики могут получаться для каждой из фигур. Можно проложить эти границы вручную “на глазок”, но лучше поручить это дело математически обоснованному алгоритму.
Таким образом эта учебная задачка стала для меня введением в Machine Learning, и я хотел бы поделиться с вами этим опытом.
Читать дальше →