Выявление паттернов поведения пользователей в системах машинного восприятия методами машинного обучения
Машинное обучение для задачи выявления паттернов поведения пользователя в рекомендательных системах. Суть подхода к разработке модели признаков для задачи формирования предсказаний в рекомендательной системе с учетом паттернов поведения пользователя.
Подобные документы
Особенности создания профиля пользователя на основе наблюдения за его поведением. Профилирование пользователей в семантической паутине. Источники данных, их обработка. Классификация профилей пользователя. Использование интеллектуального анализа в сети.
статья, добавлен 07.01.2016Исследование механизмов динамической аутентификации по клавиатурному почерку в системе управления обучением. Анализ биометрических методов аутентификации, построение архитектуры системы, классификация пользователей на основе параметрического обучения.
статья, добавлен 07.03.2019Разработка и реализация методов аутентификации и авторизации пользователей в информационных системах играет решающую роль в информационной безопасности в информационных системах. Технологии реализации разграничения доступа в информационных системах.
статья, добавлен 08.12.2024Анализ методов планирования поведения интеллектуальных агентов и подходов по созданию многоагентных систем. Разработка методики оценки эффективности использования интеллектуальной автоматизированной системы обработки информации в обучающей системе.
автореферат, добавлен 02.07.2018Описание 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 14.03.2019Способы увеличения чувствительности в пассивных системах персонального досмотра, основанные на интегрировании последовательных кадров. Методы машинного зрения, используемые при слежении за движущимся объектом для интегрирования отличающихся кадров.
статья, добавлен 02.04.2019Знакомство с классификацией задач машинного обучения. Аномалии как паттерны данных, которые не удовлетворяют предопределенному понятию нормального поведения. Общая характеристика распространенных видов аномалий: контекстуальные, точечные, коллективные.
реферат, добавлен 24.12.2018Использование техник машинного обучения и анализа данных для создания адаптивных схем выбора уровней для языковых видеоигр. Описание интерфейса приложения, реализация уровней сложности. Построение системы наград на основе данных, геймификация приложения.
статья, добавлен 30.04.2018Применение СУБД для обработки большого объема данных в современных проектах машинного обучения и анализа данных. Анализ огромных объемов информации, используемых в данных приложениях. Обеспечение эффективной интеграции с приложениями и ресурсами данных.
статья, добавлен 14.12.2024Прогресс и проблемы нейронного машинного перевода с казахского на английский язык, охватывающие множество аспектов NMT, включая различные типы архитектуры, процедуры обучения, формирование корпусов, методы подготовки данных и показатели оценки.
статья, добавлен 13.12.2024Способ 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 24.10.2020Изучение системы функционирования и задачи автоматизации. Проектное решение, руководство пользователя и программиста. Экономическое обоснование необходимости разработки. Соответствие эргономическим требованиям мебели рабочего места пользователя ПЭВМ.
дипломная работа, добавлен 02.01.2011Файловая система NTFS и учетные записи пользователя. Хранение данных с точки зрения операционной системы. Пользовательские данные в прикладных программах. Принципы работы с базами данных. Различие между обычным пользователем и администратором в ОС.
курсовая работа, добавлен 05.12.2012- 64. Модуль "Машинное обучение систем искусственного интеллекта" в общеобразовательном курсе информатики
Искусственный интеллект — теоретическое и прикладное направление информатики, занимающееся исследованием и созданием аппаратных и программных средств, имитирующих интеллектуальную деятельность человека. Датасет - база данных для машинного обучения.
статья, добавлен 18.04.2022 Примеры 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 18.07.2020Вероятность успешной реализации атаки на пользователя. Особенности графа социальных связей персонала информационной системы. Рассмотрение подхода к вычислению оценки вероятности успеха социо-инженерного атакующего воздействия на каждого пользователя.
статья, добавлен 15.01.2019Особенности создания модели базы данных на естественном языке. Анализ запроса пользователя для общения конечного пользователя с информационной системой на естественном языке. Проведение поиска информации, ожидание выдачи ответа на естественном языке.
статья, добавлен 24.03.2016Розмежовується автоматизований та машинний види перекладу. Наводяться існуючі класифікації систем машинного перекладу. Аналізуються системи машинного перекладу. Пропонується коротка характеристика кожного типу машинного перекладу, їх особливості.
статья, добавлен 11.05.2018Снижение затрат на подготовку новых и адаптацию уже активных пользователей к новым версиям систем. Использование привычного для пользователя естественного языка для организации диалога с компьютерными системами, обработка естественно-языковых конструкций.
статья, добавлен 06.03.2019Информационные технологии конечного пользователя. Пользовательский интерфейс и его виды. Язык пользователя и сообщений. Принципы разработки и классификация электронных информационных систем. Пример задачи, решаемой с использованием пакета Microsoft Excel.
контрольная работа, добавлен 07.02.2013Исследование рекомендательных информационных систем и примеры сфер их применения. Схемы использования математического обеспечения (методов многомерного анализа данных) на разных этапах решения задач оценивания интереса пользователя к товару или услуге.
статья, добавлен 28.01.2019Функциональные задачи интеллектуальных систем анализа изображений. Области применения, классификация систем распознавания лиц (2D-; 3D-(трехмерная) идентификация). Алгоритмизация верификации лиц по 68 "волшебным точкам", описание математического аппарата.
статья, добавлен 14.02.2022Общая характеристика основных способов реализации угроз безопасности, рассмотрение особенностей. Знакомство с ключевыми вопросами о моделировании угроз персональным данным пользователей в системах дистанционного обучения образовательных организаций.
статья, добавлен 17.04.2019Проблема 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 27.08.2016Построение 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 04.07.2018