Применение методов машинного обучения для предсказания пространственной структуры белков
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.
Подобные документы
Характеристика многослойной структуры нейронных сетей. Алгоритм обучения однослойного перцептрона. Построение полного алгоритма нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения. Программирование и применение методов Randomize и Propagate.
реферат, добавлен 20.03.2009Разработка программного комплекса для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха на основе алгоритмов машинного обучения. Распознавание лиц на основе применения метода Виолы-Джонса, Вейвлет-преобразования и метода главных компонент.
статья, добавлен 14.03.2019Общая 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 12.05.2017Применение информационных технологий в бизнесе. Оценка возможностей нейронных сетей и искусственного интеллекта. Способы обработки и анализа данных больших объемов. Методы представления сведений в цифровой форме. Современная трактовка машинного обучения.
статья, добавлен 09.08.2022Розгляд підходів, спрямованих на підвищення реалістичності поведінки ігрових персонажів рольових комп'ютерних ігор за допомогою побудови моделей ігрового штучного інтелекту. Аналіз моделей машинного навчання з відповідно підібраними параметрами.
статья, добавлен 23.03.2024Характеристика системы распознавания форм, включающей графовую модель документа для описания структуры печатных форм. Метод построения обобщенной модели на основе обучающих примеров. Поиск отображения вершин и графа шаблона с наилучшим качеством.
статья, добавлен 19.01.2018Машинное 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.
дипломная работа, добавлен 27.08.2020Построение эффективных байесовских процедур, позволяющих предсказывать вторичную структуру белка по его аминокислотной последовательности. Сравнение результатов других подходов с применением байесовских процедур для решения рассматриваемой задачи.
статья, добавлен 19.02.2016Переваги систем машинного перекладу, методи його автоматичної оцінки. Розробка інтелектуальної системи автоматичної оцінки якості машинного перекладу з використанням метрики BLEU. Проблема кореляції автоматичної та експертної оцінки машинного перекладу.
дипломная работа, добавлен 17.01.2013Разработка новых методов решения проблемы предсказывания (определения) цен акций на фондовом рынке с помощью технологии датамайнинга и машинного обучения, а именно нейронных сетей как инструмента имитации агента, торгующего на фондовом или другом рынке.
дипломная работа, добавлен 26.08.2016Методы символьного машинного обучения как перспективный подход к автоматическому построению правил извлечения информации из текста. Основные операции, на которые опираются эти методы — обобщение и специализация, их особенности при извлечении информации.
статья, добавлен 17.01.2018Понятие 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.
реферат, добавлен 07.04.2016Варианты классификации, рубрицирование текстов. Методы машинного обучения в задачах рубрикации. Оптимальный линейный сепаратор Support Vector Machines. Документы из Reuters-21548. Применение тезауруса для решения сложных задач. Расчет веса конъюнкции.
лекция, добавлен 19.10.2013Формализация знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы данных. Использование математического анализа и теории графов при создании алгоритмов интеллектуальных противников. Применение машинного обучения и искусственного интеллекта в играх.
творческая работа, добавлен 02.05.2024Надстройка как веб-приложение, расширяющие возможности программных компонентов Microsoft Office путем добавления пользовательских команд и специализированных возможностей. Разработка прототипа подсистемы метода статистического машинного обучения.
дипломная работа, добавлен 04.08.2016Особенности различных моделей клиент-серверного взаимодействия. Взаимное влияние технологий машинного слуха и информационной инфраструктуры на примере алгоритмов распознавания речи. Разработка архитектуры сервиса по подбору музыки под настроение.
дипломная работа, добавлен 15.09.2018Задачи 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 08.03.2019- 68. Применение теоретико-игровых моделей для анализа взаимодействия субъектов сферы высшего образования
Решение задач, связанных c совершенствованием структуры и сети государственных вузов и оптимизации системы высшего образования в целом. Применение теоретико-игровых моделей и методов для анализа взаимодействия абитуриентов и высших учебных заведений.
статья, добавлен 28.08.2018 Впровадження моделей машинного навчання у сферу інтелектуального обслуговування промислового обладнання. Розумне виробництво використовує передову аналітику даних для доповнення фізичних законів щодо підвищення ефективності роботи виробничих систем.
статья, добавлен 26.08.2022Теорія машинного перекладу. Особливості використання систем, орієнтованих на персональні комп’ютери. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу. Приклади систем машинного перекладу. Проблема вибору шляху до створення штучного інтелекту.
курсовая работа, добавлен 30.10.2014- 71. Порівняльний аналіз двох- і трьохальтернативної систем оцінок рішень в задачах машинного навчання
Оцінка функціональної ефективності машинного навчання систем підтримки прийняття рішень для керування технологічним процесом вирощування сцинтиляційних монокристалів із розплаву. Аналіз систем за оперативністю реалізації алгоритмів машинного навчання.
статья, добавлен 06.12.2016 Возможности применения информационных технологий в процессе обучения различным видам переводческой деятельности. Разновидности способов перевода с помощью машин и человека. Технико-экономические условия оснащения современных компьютеров программами.
реферат, добавлен 04.05.2015Индуктивное 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 26.08.2010Разработка приложения "Журнал контактов" в среде Visual Studio на языке C# с возможностью сохранять контактные данные с подробной информацией о них. Блок-схема алгоритма программы. Предоставление справочной информации по программному обеспечению.
контрольная работа, добавлен 23.04.2017- 75. Дослідження та експериментальний аналіз методів машинного навчання в задачах електронної комерції
Задача аналітики великих даних у персоналізованих системах електронної комерції, огляд методів машинного навчання для розв’язання задач регресії. Моделювання роботи методів машинного навчання для прогнозування суми витрат споживачів роздрібного магазину.
статья, добавлен 09.10.2020