Основные подходы в машинном обучении
Понятие и области машинного обучения. Эволюционные модели и алгоритмы. Типология задач обучения по прецедентам. Байесовы (вероятностные) сети. Методы эвристической самоорганизации. Программно-прагматический и агентно-ориентированный подходы к обучению.
Подобные документы
Понятие и история искусственного интеллекта. Эвристическое программирование, как разработка стратегии действий по аналогии или прецедентам. Перспективные технологии: нейронные сети, эволюционные вычисления, нечеткая логика, интеллектуальная инженерия.
реферат, добавлен 23.04.2013Задачи для определения оптимальной модели нейронной сети. Характеристика общей модели нейронной сети. Сравнение различных алгоритмов поиска оптимального пути. Эффективность пчелиного алгоритма в решении задачи исследования и патрулирования местности.
статья, добавлен 08.03.2019Разработка 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 01.12.2019Прогресс 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 13.12.2024DoS-атаки представляют собой серьезную угрозу для онлайн-сервисов, сетей и бизнеса, способствуя значительным сбоям в работе, финансовым потерям и ущербу. Рассматриваются методы машинного и глубокого обучения для обнаружения и предотвращения D DoS-атак.
статья, добавлен 17.12.2024Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
автореферат, добавлен 29.03.2018Предпосылки развития науки искусственного интеллекта. История развития искусственного интеллекта в СССР и России. Подходы к пониманию данной проблемы. Эмпирический тест Алана Тьюринга. Области применения робототехники. Проблематика машинного обучения.
презентация, добавлен 29.04.2014Рассмотрение нейросетевых модификаций решения задач анализа изображений. Ознакомление со способами обучения нейронной сети для определения параметров прямой. Формирование виртуальной модели стенда. Характеристика процесса модификации детектора прямой.
статья, добавлен 19.01.2018Исследование возможностей современных нейросетевых подходов к решению некоторых проблем в сфере иммунологии. Основные современные нейросетевые генеративные подходы, методы их обучения. Создание нейросетевой модели на языке программирования Python.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Нейронные сети - база для организации интеллектуальных систем защиты информации автоматизированных систем. Эволюционный подход к машинному обучению интеллектуальных средств. Вычислительные модели естественного отбора. Обзор генетического программирования.
статья, добавлен 24.03.2018Разнообразие технических средств, применяемых в процессе обучения. Особенности и принципы создания электронного учебника по методике трудового обучения для специальности "Трудовое обучение" (для высших педагогических образовательных учреждений).
доклад, добавлен 20.08.2013Процесс обучения нейросети-классификатора, сравнения эффективности теоретических методов оптимизации со стохастическими. Подтверждение преимуществ и потенциальных возможностей. Основные свойства задач (баз данных) и размеры нейронных сетей для них.
статья, добавлен 08.02.2013Методика построения баз знаний для семантической сети. База знаний в редакторе protege-OWL. Структура исследований в области многоагентных систем. Агентно-ориентированный подход в программировании. Платформа для разработки мультиагентных систем JADE.
дипломная работа, добавлен 12.10.2015Рассмотрение 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 19.02.2019Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.
статья, добавлен 13.03.2019Возможность 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 27.08.2016Виртуальная модель строения жесткого диска, отображение информационного слоя с указанием названий элементов материнской платы. Создание виртуальной модели, отображаемой на материальном заместителе объекта. Совершенствование методической системы обучения.
статья, добавлен 29.03.2021Способ 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 24.10.2020Ускорение 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 18.01.2021Рассмотрение положений теории нейронных сетей, анализ разнообразия их архитектур. Методы и алгоритмы предварительной обработки данных. Моделирование структуры нейросети. Разработка алгоритмов обучения нейронной сети для уменьшения ошибки тестирования.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Рассмотрение и характеристика вопросов разработки технологий автоматизированного обучения на основе человеко-машинного, с целью повышения качества образовательных услуг. Ознакомление с моделью линейного и разветвленного программированного обучения.
статья, добавлен 26.07.2018Модели представления хорошо и слабо структурированной информации. Стадии и объекты процесса проектирования. Подходы к проектированию баз данных. Ограниченность реляционной модели. Системный анализ предметной области: функциональный и объектный подход.
презентация, добавлен 21.02.2016Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining, методы ее применяемые для решения задач классификации, способы классификации и прогнозирования в процессе решения бизнес-задач, прикладное программное обеспечение для работы с нейронными сетями.
книга, добавлен 09.09.2012