Skip to content

GitLab

  • Menu
Projects Groups Snippets
    • Loading...
  • Help
    • Help
    • Support
    • Community forum
    • Submit feedback
  • Sign in / Register
  • B BAMT
  • Project information
    • Project information
    • Activity
    • Labels
    • Members
  • Repository
    • Repository
    • Files
    • Commits
    • Branches
    • Tags
    • Contributors
    • Graph
    • Compare
  • Issues 1
    • Issues 1
    • List
    • Boards
    • Service Desk
    • Milestones
  • Merge requests 0
    • Merge requests 0
  • CI/CD
    • CI/CD
    • Pipelines
    • Jobs
    • Schedules
  • Deployments
    • Deployments
    • Environments
    • Releases
  • Monitor
    • Monitor
    • Incidents
  • Packages & Registries
    • Packages & Registries
    • Package Registry
    • Container Registry
    • Infrastructure Registry
  • Analytics
    • Analytics
    • Value stream
    • CI/CD
    • Repository
  • Wiki
    • Wiki
  • Snippets
    • Snippets
  • Activity
  • Graph
  • Create a new issue
  • Jobs
  • Commits
  • Issue Boards
Collapse sidebar
  • ITMO-NSS-team
  • BAMT
  • Wiki
  • Home

Home · Changes

Page history
Updated Home (markdown) authored Jun 09, 2020 by Irina Deeva's avatar Irina Deeva
Hide whitespace changes
Inline Side-by-side
Home.md
View page @ 3e7d1454
# Home # Home
Данный раздел документации содержит информацию об основных матеатических моделях и алгоритмах, которые используются в репозитории. Данный раздел документации содержит информацию об основных математических моделях и алгоритмах, которые используются в репозитории.
**BN-based synthetic data** - это подход для генерации синтетических персональных данных на основе построения иерархической блочной структуры байесовской сети.
Моделирование различных аспектов человеческого поведения на уровне личности и общества является трудной задачей из-за значительного многомасштабного воздействия процессов, лежащих в основе человеческой натуры. Учет такой разнородной информации о человеке приводит к необходимости сбора данных из разных источников. Некоторые из них могут быть недоступны, доступность других отличается во времени. Поэтому, возвращаясь к задаче создания **генеративной модели для производства синтетических данных**, мы сталкиваемся с проблемой, касающейся необходимости изучения всей модели каждый раз, когда мы получаем новые данные. С ростом объема данных и новых источников данных легко увидеть, что обновление всей модели стало чрезмерно дорогим.
На рисунке вы можете увидеть пример многомасштабной модульной структуры модели человека.
Clone repository
  • 1. Байесовская сеть
  • 2. Алгоритм идентификации байесовской сети
  • 3. Сэмплирование синтетических данных
  • 4. Подготовка данных
  • 5. Руководство пользователя
  • Home