Предсказание синтезируемости молекул
Способ 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.
Подобные документы
Решение задачи классификации переводов клиентов банка на легальные и мошеннические с использованием средств машинного обучения. Обнаружение мошеннических транзакций средствами машинного обучения. Решение задачи построения ансамбля классификаторов.
дипломная работа, добавлен 18.07.2020Разработка 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 28.11.2016Общая 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 01.12.2019Описание анализа систем распознавания эмоций с применением методов машинного обучения, находящихся в открытом доступе, в рамках курсового проекта по дисциплине Обучающие Технические Системы "Machine Learning". Neurobotics EmoDetect. Cognitive Emotion.
статья, добавлен 14.03.2019Изучение алгоритмов машинного обучения, направленных на выявление закономерностей в графических данных. Применение сверточных нейронных сетей при работе со спутниковыми изображениями. Создание интерактивной карты для визуализации распознанных объектов.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Возможность 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 17.02.2019Проблема выбора оптимального метода подбора персонифицированного лечения пациента. Исследование метода взвешенных исходов для анализа выживаемости на выборке пациентов с детским лимфобластным лейкозом. Применение данных для машинного обучения нейросети.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016Основные понятия и существующие алгоритмы машинного обучения, особенности их применения в информационных системах. Подходы к обработке естественного языка. Вызовы и ограничения применения машинного обучения в информационных системах, его перспективы.
курсовая работа, добавлен 20.05.2023Исследования поведения учителей и учащихся при работе с применение информационных технологий и методов машинного обучения. Предсказание итогового результата. Структура "умной" образовательной системы, построенной на применении информационных технологий.
дипломная работа, добавлен 23.09.2018Предсказание класса двугранных углов основного каркаса в крупноблочной модели белка посредством их классифицирования, которые впоследствии можно использовать в качестве начального приближения для построения 3D структуры аминокислотной последовательности.
дипломная работа, добавлен 18.09.2020Возможности применения технологии блокчейн для повышения эффективности работы методов машинного обучения. Тенденции практического применения нейронных сетей и технологии блокчейн. Формирование обучающих выборок, сбор данных распределенными системами.
статья, добавлен 10.05.2022Сбор и агрегация исторических данных о регулярных рейсах авиакомпаний. Особенность создания модели машинного обучения для предсказания вероятности отмены маршрута. Характеристика формирования ИТ-сервиса для предоставления доступа к предиктивной модели.
дипломная работа, добавлен 09.08.2018Алгоритмы для решения задачи бинарной классификации. Подготовка данных для создания модели. Разработка предиктивной модели для прогнозирования возможности продажи дополнительных услуг телекоммуникационного оператора с целью решения маркетинговых задач.
дипломная работа, добавлен 27.08.2018Построение модели, определяющей вероятность неплатежеспособности заемщика. Анализ нейросетевого и регрессионного методов оценки платежеспособности заемщика. Разработка программы, реализующей нейросетевой метод оценки кредитоспособности заемщика.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Определение распознавания объектов как метода компьютерного зрения для идентификации объектов на изображениях или видео. Рассмотрение алгоритма обнаружения объекта методом машинного обучения и методом глубокого обучения с помощью средств Matlab.
статья, добавлен 24.10.2020Рассмотрение 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 19.02.2019Построение 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 25.04.2022- 18. Проектирование систем программного обеспечения под управлением онтологий: модели, методы, реализации
Сравнительный анализ атрибутов жизненного цикла программной инженерии и онтологического инжиниринга. Анализ особенностей использования методов и средств машинного обучения для генерации онтологических моделей проектирования программного обеспечения.
статья, добавлен 29.08.2021 Знакомство с основными проблемами автоматизированного формирования сценариев, описывающих поведение вредоносных программ. Рассмотрение особенностей и способов применения методов машинного обучения для формирования сценариев поведения вредоносных программ.
статья, добавлен 28.08.2016Ускорение 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 18.01.2021Обзор алгоритмов машинного обучения. Исследование функционалов ошибки и метрики. Использование градиентного бустинга при обучении нейронных сетей. Главный анализ линейной регрессии и регуляризаторов. Характеристика алгоритма адаптации градиента.
дипломная работа, добавлен 28.08.2020Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.
курсовая работа, добавлен 06.03.2022Виды чат-бот приложений с использованием алгоритмов машинного обучения. Характеристика методов оценки, для измерения бизнес-показателей и технических показателей. Снижение загрузки колл-центра. Оценка качества классификации сообщений, интерфейс оператора.
статья, добавлен 29.12.2020Построение автоматизированной системы, осуществляющей агрегацию мероприятий и событий из различных внешних систем. Анализ применимости методов машинного обучения для решения вышеперечисленных проблем. Решение задачи классификации мероприятий по категории.
дипломная работа, добавлен 04.07.2018Обучение с учителем и формальная запись задачи классификации. Каскадный классификатор, выбор предметной области и обзор реализаций методов машинного обучения. Мобильные платформы и изучение инструментов разработки. Обучение каскадного классификатора.
дипломная работа, добавлен 11.07.2016