Исследование и разработка метода машинного обучения основанного на нейронных сетях для анализа данных в интернете вещей
Эталонная модель Всемирного форума по интернету вещей. Анализ центров обработки данных и облачных вычислений. Исследование подходов к разработке распределенных алгоритмов обучения. Методы машинного обучения. Изучение наивного байесовского классификатора.
Подобные документы
Результаты исследования первичных статистических характеристик времени обработки и передачи данных в системах "облачных вычислений". Анализ методов восстановления пропущенных данных и приемы обработки данных с пропусками, выбор наиболее рациональных.
статья, добавлен 28.02.2016Исследование современных методов и алгоритмов автоматизации процесса строительства. Установка и настройка программного пакета для обучения модели. Разработка набора данных с изображениями для обучения при помощи дополнительных ресурсов и программ.
статья, добавлен 23.12.2024Анализ 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 29.03.2018Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013Появление и перспективы использования технологии нейронной стилизации. Типологизация методов машинного обучения для стилизации изображений. Рассмотрение реализации стилизации изображений с помощью машинного и глубокого обучений на языке Python.
статья, добавлен 09.12.2024Составляющие системы дистрибутивных баз данных. Изучение понятия локальной автономии. Независимость от центрального узла. Исследование основных преимуществ распределенных систем. Возможность репликации данных. Операция обработки распределенных запросов.
презентация, добавлен 29.09.2013Классификация Интернета вещей. Описание ряда проблем (несанкционированный доступ) в сфере защиты информации в этих устройствах и в их облачных компонентах, обусловленных отсутствием локальных и международных стандартов в сфере информационной безопасности.
статья, добавлен 19.12.2017Теоритические 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 06.03.2022Построение 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- 35. Исследование и разработка модели сбора данных о дорожном покрытии в промышленном интернете вещей
Обеспечение безопасности дорожного движения. Сбор данных об опасных участках на дорогах независимо от погодных условий. Разработка модели для отслеживания системы курсовой устойчивости автомобиля. Визуализация полученных данных на панели мониторинга.
магистерская работа, добавлен 07.12.2019 Анализ способов полуконтролируемого обучения нейронных сетей векторного квантования, предназначенных для обработки больших массивов информационных данных. Методы последовательной обработки матриц изображений, их вычислительная простота и быстродействие.
статья, добавлен 22.03.2016Решение 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 18.07.2020Общая 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 12.05.2017Исследование целевой функции в задачах обучения искусственных нейронных сетей. Сущность итерационного процесса корректировки весовых коэффициентов. Особенность зависимости ошибки учебы от количества эпох для гибридного метода и адаптивного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Возможность 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 17.02.2019Изучение метода генерирования нечеткого классификатора на ряде практических задач классификации. Гибридизация Питтсбургского метода на основе применения Мичиганского метода как оператора мутации. Коэволюционный метод обучения алгоритмических композиций.
статья, добавлен 19.01.2018Описание 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 14.03.2019Исследования 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 23.09.2018Сравнительный анализ существующих подходов и моделей поиска данных и интеграции данных распределенных неоднородных информационных систем. Разработка и реализация технологии построения интегрирующей информационной системы на основе модели данных RDF/RDFS.
автореферат, добавлен 30.04.2018Методика статистического моделирования данных для обучения нейронных сетей с целью прогнозирования прочностных свойств волокнисто-пористых биокомпозитов. Количество данных, необходимое для обучения и тестирования сети. Эмпирическая линейная регрессия.
статья, добавлен 27.04.2017Рассмотрение 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 30.08.2016Изучение преимуществ и недостатков использования технологии облачных вычислений и бесплатных программных продуктов, предлагаемых ею, в обучении информатике. Сравнительный анализ десктопных и облачных приложений без лицензионного программного обеспечения.
статья, добавлен 25.02.2016- 48. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 Характеристика понятия образа, проблемы обучения распознаванию образов. Описание истории исследований в области нейронных сетей. Изучение сигнального метода обучения Хебба. Описание структурных схем и алгоритмов нейронных сетей Хопфилда и Хэмминга.
реферат, добавлен 12.06.2015Интеллектуальный анализ данных, группировка схожих документов в отдельные кластеры. Проведение исследований по кластеризации текстовых данных: предварительная обработка, векторизация, запуск алгоритма машинного обучения и оценка качества разбиения.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017