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
Рассмотрение 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 09.09.2012Индуктивное обучение как качество адаптивной системы, которая способна совершенствовать свое поведение. Методики обучения системы решению задач. Характеристика системы Meta-DENDRAL. Построение дерева решений и порождающих правил, уточнение их наборов.
статья, добавлен 26.08.2010Современные тенденции и основные этапы развития информационных технологий. Понятие, сущность, цели и задачи открытого образования и дистанционного обучения. Характеристика типов дистанционных технологий. Средства обучения в дистанционном образовании.
реферат, добавлен 11.04.2015Повышение эффективности и технологичности создания программно-инструментальной составляющей системы поддержки принятия решений. Разработка и проектирование информационно-аналитической системы на основе предложенной архитектуры интеллектуального агента.
автореферат, добавлен 02.07.2018Анализ интеллектуальных систем управления парковками. Различные подходы к управлению парковочными пространствами, включая применение искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных для анализа трафика предсказания впотребностей парковке.
статья, добавлен 11.12.2024Описание 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 14.03.2019Основные принципы скоринговой системы, обзор существующих аналогов. Алгоритмы машинного обучения. Этапы разработки модуля предсказания, обоснование выбора инструментальных и программных средств. Анализ качества моделей и сравнение обученных моделей.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Сопоставление функциональных возможностей и ограничений различных языков программирования, применяемых в машинном обучении. Оценка сложности изучения каждого языка для начинающих разработчиков. Возможности и ограничения различных языков программирования
статья, добавлен 25.10.2024Бинарная классификация тональности русскоязычных текстов, основные подходы к ее анализу и извлечению синтаксических зависимостей в предложениях. Разработка Python-библиотека для бинарной классификации эмоциональной окраски русскоязычных текстов.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Применение 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 14.12.2024Структурные алгоритмы построения статических и динамических нейронных сетей. Многослойный персептрон с временными задержками и связанные с ним нейросетевые архитектуры. Динамическая кластеризация и сети Кохонена. Обзор итерационных методов обучения сетей.
книга, добавлен 07.03.2014Общая структура топологии применения генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей. Методы и алгоритмы предварительной подготовки данных, расчета структуры нейросети и модифицированных методов обучения, проверки работы на валидационной выборке.
статья, добавлен 12.05.2017Рассмотрение подходов и алгоритмов оценки онтологии. Исследование области применения программно-информационной системы оценки качества дистанционного курса обучения на основе онтологической модели. Построение классификации ее метрических характеристик.
статья, добавлен 26.07.2018- 67. Проектирование и реализация компьютерной сети администрации Залегощенского района Орловской области
Назначение и типология компьютерных сетей. Основные среды передачи информации. Методы защиты информации в компьютерных сетях. Выбор аппаратных и программных средств модернизируемой сети. Расчет показателей надежности локальной вычислительной сети.
курсовая работа, добавлен 19.10.2012 Предсказание трехмерной структуры белка. Предсказание матрицы контактов белка с помощью информации об ограничениях, содержащейся в матрице контактов. Применение моделей машинного обучения XGBoost, CatBoost, Logistic Regression, CNN, ResNet, BiLSTM, LSTM.
дипломная работа, добавлен 25.08.2020Изучение основных подходов к разработке программного обеспечения. Эволюционные и прототипируемые подходы. Итеративная инкрементная разработка. Непланируемый подход ("кодирование-исправление"). Сущность эволюционной, итеративной, постадийной доставки.
презентация, добавлен 09.09.2017Описание модели динамического нейрона. Разработка новых методов обучения нейронных сетей, генерирующих спайки. Анализ аспектов функционирования нейрона, как детектора временных последовательностей сигналов. Исследование задач обучения нейрона с учителем.
статья, добавлен 18.01.2018Изучение проектирования современных распределенных интеллектуальных систем. Введение специальных механизмов, использующих вероятностные, эмпирические или нечеткие методы учета неполноты информации. Анализ неточного вывода на основе факторов уверенности.
статья, добавлен 24.08.2020Метод градиентного спуска. Решение задач оптимизации. Геометрическая интерпретация метода градиентного спуска с постоянным шагом. Критерии остановки процесса приближенного нахождения минимума. Выбор оптимального шага. Градиентный метод с дроблением шага.
реферат, добавлен 17.07.2013Изучение современных алгоритмов обнаружения и распознавания лиц на изображении для разработки приложения микро-сервиса для распознавания личности на основе фотографии лица с использованием алгоритмов машинного обучения. Описание процесса разработки.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Исследование 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 23.09.2018Понятие информационной эффективности ассоциативной памяти типа Хопфилда с разреженным кодированием. Векторные модели ассоциативной памяти. Эйбедология и нейропрогноз, теорма Такенса. Введение в байесовы сети. Неопределенность и неполнота информации.
курс лекций, добавлен 08.02.2013