Методы классификации машинного обучения для обработки запросов в helpdesk подразделения
Исследование методов классификации, включая k ближайших соседей, метод опорных векторов, метод Байеса и нейронные сети. Рассмотрена эффективность применение каждого из методов в работе helpdesk подразделения. Каждый метод обладает особенными параметрами.
Подобные документы
Исследование методов машинного обучения для автоматического выявления вирусной активности в вычислительных системах. Наивный байесовский подход, методы опорных векторов, ближайших соседей, построения деревьев решений. Искусственные нейронные сети.
дипломная работа, добавлен 23.09.2018Построение модели машинного обучения для обработки входящих запросов в службу технической поддержки. Решение задачи классификации запросов в службу технической поддержки при помощи оригинального алгоритма, учитывающего специфику предметной области.
статья, добавлен 25.04.2022Нейронные сети с преднастройкой функциональных преобразований. Принципы нейросетевых методов обработки хаотических процессов. Адаптивные нейросетевые методы в многошаговых играх с неполной информацией. Нечеткие нейронные сети в когнитивном моделировании.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Исследование методов оптимизации гиперпараметров. Применение в задаче классификации группы людей по гендерному признаку методов оптимизации gridsearch и randomsearch, которые позволяют повысить скорость и точность решения задачи, и сравнение результатов.
статья, добавлен 05.06.2022Особенности основных направлений методов web mining. Классификация с обучением: деревья решений, нейронные сети и метод Naive Bayes. Варианты модификация работы алгоритма ID3 с деревьями решений. Проведение расчета среднего процент ошибок классификации.
статья, добавлен 14.01.2017Локальность при обработке информации, как важный принцип, по которому строятся биологические нейронные сети. Метод обучения Хэбба. Сеть с линейным поощрением. Дискретный градационный сигнал с двумя возможными значениями. Задача и алгоритмы классификации.
презентация, добавлен 16.10.2013Общая характеристика статьи, описывающей алгоритм рекомендации перемещения метода с помощью машинного обучения. Рассмотрение основных особенностей применения методов машинного обучения для автоматической рекомендации рефакторинга "перемещение метода".
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Постановка задачи и обзор университетских рейтингов. Оценка качества обучения. Программа для нахождения векторов файлов по ключевым словам. Основные элементы в формуле ранжирования. Наивный байесовский классификатор и метод k-ближайших соседей.
дипломная работа, добавлен 12.06.2016Разработка методики оценки действий оператора эргатической системы "Летчик–Самолет" на этапе посадки. Описание методов машинного обучения с учителем: метода опорных векторов и градиентного бустинга деревьев. Тестирование алгоритмов машинного обучения.
статья, добавлен 28.11.2016Данная научная работа подтверждает, что с помощью усовершенствованных методов обработки текста и машинного обучения можно значительно повысить эффективность систем по борьбе с дезинформацией. Использование алгоритмов RandomForest и SGDClassifier.
статья, добавлен 02.01.2025Разработка комплекса элементов теории классификации на примере алгоритма прямой классификации упрощенным методом K – ближайших соседей. Интерпретация полученных результатов эмпирической статистической обработки данных в среде встроенного пакета Excel.
статья, добавлен 25.12.2017Рассмотрение машинного обучения для классификации комментариев в рамках курсового проекта по дисциплине "Machine Learning. Обучающиеся технические системы". Автоматическое определение эмоциональной окраски (позитивный, негативный) текстовых данных.
статья, добавлен 19.02.2019Существующие методы аугментации тренировочных данных в задаче классификации, их сравнительная характеристика и особенности применения. Порядок проведения экспериментов по аугментированию с помощью различных подходов. Их сравнение с методом EDA.
дипломная работа, добавлен 20.08.2020Современные технологии обработки естественного языка. Применение интернет ресурсов и искусственного интеллекта для обработки лингвистической информации. Преимущества эмбеддинговых моделей при классификации текстов. Методы распознавания и синтеза речи.
статья, добавлен 16.07.2021Сущность и главные задачи интерполяции. Общая характеристика и принципы работы четырех методов интерполирования: Лагранжа, Эйткена, Ньютона и метод кубических сплайнов. Графическое представление работы рассмотренных методов с помощью функции graphic.
курсовая работа, добавлен 26.06.2013Способ по предсказанию успешности реакции с помощью методов машинного обучения. Модели с использованием методов глубокого обучения, решающие задачи генерации потенциально неуспешных реакций и классификации реакций на успешно проходящие и некорректные.
дипломная работа, добавлен 24.10.2020Исследование методов интеллектуального анализа: классификации, регрессии, поиска ассоциативных правил. Анализ архитектурных решений хранилищ данных с интерфейсом запросов. Оценка автоматизированной банковской системы, основанной на использовании ХД.
автореферат, добавлен 28.03.2018Изучение технологии решения задач интеллектуального анализа данных. Определение типа вина, обнаружение кишечной палочки методами "нейронная сеть", "байесовский классификатор", "линейная регрессия", "деревья принятия решений"," k-ближайших соседей".
практическая работа, добавлен 08.05.2017Примеры задач компьютерного зрения. Методы машинного обучения. Модели нейронных сетей для задачи мульти-классификации и детектирования. Порядок создания системы детектирования и сегментирования предметов одежды на фото. Нейронные сети, модель SSD300.
статья, добавлен 18.07.2020Метод Гаусса как самый распространенный метод решения систем линейных уравнений, схемы: единственного деления, частичного выбора, полного выбора, применение метода Зейделя. Сравнение прямых и итерационных методов. Практическая часть, примеры решения.
курсовая работа, добавлен 07.05.2009Возможность применения машинного обучения при классификации спама. Структура файла "spam". Программный код использования библиотеки pandas, перевода категориальных признаков в числовые. Код тестирования различного количества нейронов, его анализ.
статья, добавлен 17.02.2019Ускорение обработки огромных информационных массивов как одна из основных целей методики обнаружения вредоносного трафика с использованием анализа данных. Особенности настройки гиперпараметров алгоритма, который реализует метод машинного обучения.
статья, добавлен 18.01.2021Кластеризация как процесс разделения исследуемого множества объектов на группы "похожих" объектов, называемых кластерами. Методы кластерного анализа и их общая характеристика: метод k-средних, метод ISODATA, агломеративный метод, дивизимный метод.
презентация, добавлен 23.09.2017Разделимость описаний объектов из разных классов - метод успешного решения задачи классификации. Применение эволюционного подхода для преобразования входного пространства признаков с целью повышения вероятности обучения искусственной нейронной сети.
статья, добавлен 19.01.2018Построение модели, определяющей вероятность неплатежеспособности заемщика. Анализ нейросетевого и регрессионного методов оценки платежеспособности заемщика. Разработка программы, реализующей нейросетевой метод оценки кредитоспособности заемщика.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016