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
Внешние коммуникации — информация, которую компания распространяет среди общественности о самой организации, ее продуктах и услугах. Схема работы методов машинного обучения в сентимент-анализе. Нейронная сеть - определенная совокупность алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 18.07.2020Основные парадигмы современного нейрокомпьютера. Анатомия нейросетей. Распознавание образов и сжатие информации. Ассоциативная память. Нейросетевая оптимизация. Предсказание финансовых временных рядов, рисков и рейтингование. Анализ значимости входов.
книга, добавлен 08.02.2013Аналіз моделей глибокого та машинного навчання для оптимізованої обробки природної мови, їх переваги та обмеження. Оцінка ефективності моделей в різноманітних завданнях NLP, включаючи визначення тону тексту, відповіді на питання та машинний переклад.
статья, добавлен 16.09.2024- 54. Проектирование систем программного обеспечения под управлением онтологий: модели, методы, реализации
Сравнительный анализ атрибутов жизненного цикла программной инженерии и онтологического инжиниринга. Анализ особенностей использования методов и средств машинного обучения для генерации онтологических моделей проектирования программного обеспечения.
статья, добавлен 29.08.2021 Рассмотрение алгоритма нахождения зависимостей между вторичными структурами ДНК и их эпигенетическими факторами. Проектирование структуры программного обеспечения. Разработка подсистемы дисперсионного анализа "ANOVA"; пользовательского интерфейса.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Історія машинного перекладу як науково-прикладного напряму. Створення програм на потребу користувачів для переведення текстів комерційної, технічної або Інтернет-інформації. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу і приклади систем.
реферат, добавлен 31.12.2013Роль искусственного интеллекта в геоинформационных системах и его влияния на геоинформационную науку. Использование нейронных сетей и машинного обучения в геоинформационных системах. Применение программных средств для решения геоинформационных задач.
статья, добавлен 28.09.2024Характеристика 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 19.01.2018Построение 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 19.02.2016Машинное 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 27.08.2020Переваги 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 07.04.2016Методы churn modeling, их преимущества и недостатки. Сравнение методов машинного обучения, которые могут помочь улучшить точность прогноза оттока клиентов. Оценки их эффективности с помощью метрик качества: точность, auc, precision, recall и fl-score.
статья, добавлен 12.12.2024Варианты 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 15.09.2018- 75. 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