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
Задачи 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 08.03.2019Впровадження 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- 79. 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 04.05.2015Разработка 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 23.04.2017Индуктивное 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 26.08.2010Рассмотрение развития, структуры, видов и применения нейросетей. Процесс обучения и передачи информации в нейросетях. Основные принципы работы итоговых нейросетей. Применение нейросетей для распознавания образов, обработки естественного языка, медицине.
статья, добавлен 26.02.2025- 84. 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 Использование информационных технологий в современном образовании. Применение системы контроля знаний в системах дистанционного обучения. Алгоритмы автоматизированной оценки свободно-конструируемых ответов. Применение модифицированной частотной матрицы.
диссертация, добавлен 23.09.2018Рассмотрение автоматизированного обнаружения дефектов на зданиях с использованием искусственного интеллекта. Изучение методов, включая YOLOv8 и ResNet, для оптимизации выбора зданий для ремонта. Применение нейронных сетей для точного выделения дефектов.
статья, добавлен 30.10.2024Сравнительный анализ публикаций с 2016 по 2020 год, связанных с построением средств обнаружения вредоносного программного обеспечения на базе операционной системы Android. Оценка использования методов динамического анализа классификатором DL-Droid.
статья, добавлен 16.05.2022Изучение основных метеорологических и стандартных метрик классификации в решении задачи детекции облачности. Проверка гипотезы касательно источников данных и их влияние на результат модели. Эксперименты с архитектурами моделей прогнозирования облачности.
дипломная работа, добавлен 20.08.2020SCADA-система как важный компонент автоматизированной системы управления, с помощью которой обеспечиваются мониторинг, анализ и управление параметрами технологического процесса. SCADA WinCC v6 как система человеко-машинного интерфейса, компоненты среды.
презентация, добавлен 14.10.2013Рассматривается применение нейросетевых технологий при разработке методов защиты информации. Анализ системы биометрической аутентификации и ее реализация с помощью нейронных сетей. Возможность утечки: угроза разглашения и несанкционированного доступа.
статья, добавлен 25.08.2020Рассмотрение принципов работы нейронной сети. Разработка алгоритма машинного обучения. История возникновения нейронных сетей. Последовательность интеллектуальной обработки информации в интернете. Примеры применения нейросетей в различных сферах.
статья, добавлен 01.03.2019Методы поиска правила, определяющего оптимальный выбор стратегии лечения, которые не нуждаются в определении расстояния между пациентами. Программные реализации рассматриваемых методов на языке Matlab. Персонализированное лечение лимфобластного лейкоза.
курсовая работа, добавлен 23.07.2016Искусственный интеллект – программное обеспечение, способное интерпретировать состояние среды и распознавать происходящие в ней события. Обнаружение подозрительной активности пользователей и сетевого трафика как сфера применения машинного обучения.
статья, добавлен 03.05.2019Построение автоматизированной системы, осуществляющей агрегацию мероприятий и событий из различных внешних систем. Анализ применимости методов машинного обучения для решения вышеперечисленных проблем. Решение задачи классификации мероприятий по категории.
дипломная работа, добавлен 04.07.2018Исследование 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 23.09.2018Методы, которые используются для предотвращения мошенничества и, в частности, для работы с несбалансированными данными. Суть затрат на уровне класса и объекта. AdaBoost и его чувствительные к стоимости вариации. Изучение метода изотонической регрессии.
дипломная работа, добавлен 16.09.2020Обучение с учителем и формальная запись задачи классификации. Каскадный классификатор, выбор предметной области и обзор реализаций методов машинного обучения. Мобильные платформы и изучение инструментов разработки. Обучение каскадного классификатора.
дипломная работа, добавлен 11.07.2016Рассмотрение 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 19.01.2018Виды чат-бот приложений с использованием алгоритмов машинного обучения. Характеристика методов оценки, для измерения бизнес-показателей и технических показателей. Снижение загрузки колл-центра. Оценка качества классификации сообщений, интерфейс оператора.
статья, добавлен 29.12.2020Характеристика понятия и сущности, особенностей построения структуры данных. Табличные структуры (таблицы данных, матрицы данных). Пример таблицы, с помощью которой может быть организован учет учащихся. Расчет размеров отчислений с заработной платы.
курсовая работа, добавлен 16.10.2017