Особенности использования машинного обучения для обработки входящих запросов в helpdesk-подразделениях
Построение 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.
Подобные документы
Создание концептуальной, логической и физической модели данных. Разработка серверной части базы данных. Построение запросов к базе данных на языке SQL. Построение запросов с групповыми функциями. Создание триггеров и хранимых процедур в базах данных.
отчет по практике, добавлен 29.05.2023Основные этапы проектирования базы данных. Организация схемы данных. Структура, проектирование и создание таблиц для хранения данных. Особенности создания форм и запросов в MS Access. Характеристика типов запросов. Пример кнопочной формы и запросов базы.
контрольная работа, добавлен 29.01.2017Теоритические 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 06.03.2022Применение 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 14.12.2024Конструктор запросов 1С как визуальное средство для работы. Краткая характеристика работы закладок: таблицы и поля, связи, группировка, условия, дополнительно, объединения, порядок, итоги, построитель, пакет запросов. Конструктор произвольных выражений.
контрольная работа, добавлен 23.06.2013Характеристика отдела технической поддержки и рассмотрение его бизнес-процессов. Определение требований к информационной системе. Проектирование и описание интерфейсных возможностей информационной системы Help Desk для отдела технической поддержки.
дипломная работа, добавлен 17.10.2017Изучение логической архитектуры СУБД MySQL. Исследование способов оптимизации запросов. Анализ примеров запросов для оптимизации, оценка их эффективности. Обзор обеспечения производительности информационных систем при растущих объемах информации.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Обзор и классификация существующих систем машинного перевода. Состав логических блоков систем, история развития машинного перевода. Рассмотрение места системы машинного перевода "Кросслятор 2.0" среди современных систем автоматической обработки текстов.
статья, добавлен 28.10.2018Процесс технической диагностики объектов по изображениям термограмм на металлургическом производстве с использованием концептуальной модели интеллектуальной системы поддержки принятия решений. Использование метода прецедентов и аппарата нейронных сетей.
статья, добавлен 28.02.2016Обзор алгоритмов машинного обучения. Исследование функционалов ошибки и метрики. Использование градиентного бустинга при обучении нейронных сетей. Главный анализ линейной регрессии и регуляризаторов. Характеристика алгоритма адаптации градиента.
дипломная работа, добавлен 28.08.2020Анализ существующих автоматизированных систем поддержки принятия решений при технической эксплуатации объектов коммунальных систем. Информационные и процедурные модели поддержки принятия решений при эксплуатации водопроводных и канализационных систем.
автореферат, добавлен 01.09.2018Сбор и агрегация исторических данных о регулярных рейсах авиакомпаний. Особенность создания модели машинного обучения для предсказания вероятности отмены маршрута. Характеристика формирования ИТ-сервиса для предоставления доступа к предиктивной модели.
дипломная работа, добавлен 09.08.2018Разработка программного продукта - базы данных для хранения и обработки информации о товарах в автосалоне. Составление процедур - запросов для обработки реестра покупок, классификации товаров по их коду, расчета минимальной цены и определения скидок.
курсовая работа, добавлен 13.01.2013Появление 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 09.12.2024Обзор и сравнение мобильных приложений для создания музыки. Особенность воспроизведения звука с MIDI-клавиатуры. Исследование сохранения файлов midi. Формирование запросов в сеть. Обработка пользовательских мелодий алгоритмами машинного обучения.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Основы машинного обучения на компьютерных программах и алгоритмах, которые самостоятельно обучаются адаптироваться и расти при подаче новых данных. Вкладывание в отдельную программу/компьютер алгоритмов поиска решений, использующих данные статистики.
статья, добавлен 23.02.2025Разработка проекта информационной системы Help Desk отдела технической поддержки. Математическая модель процесса регистрации факта неисправности. Характеристика основных требований к проектируемой информационной системе отдела технической поддержки.
дипломная работа, добавлен 30.01.2019Обучение 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 11.07.2016Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.
статья, добавлен 13.03.2019Анализ базы данных, в которой хранятся сведения о преподавателях, студентах, учебных дисциплинах, успеваемости. Сущность предметной области. Построение информационно-логической модели. Макеты таблиц информационных объектов. Разработка запросов и отчетов.
контрольная работа, добавлен 03.12.2021Описание предметной области и функции решаемых задач. Перечень документов. Организационно-экономическая сущность задачи. Информационный анализ входной информации и выделение данных объектов предметной области. Создание базы данных и запросов, отчетов.
курсовая работа, добавлен 06.04.2011Построение 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 04.07.2018Способ по предсказанию успешности реакции с помощью методов машинного обучения. Модели с использованием методов глубокого обучения, решающие задачи генерации потенциально неуспешных реакций и классификации реакций на успешно проходящие и некорректные.
дипломная работа, добавлен 24.10.2020Разработка методики оценки действий оператора эргатической системы "Летчик–Самолет" на этапе посадки. Описание методов машинного обучения с учителем: метода опорных векторов и градиентного бустинга деревьев. Тестирование алгоритмов машинного обучения.
статья, добавлен 28.11.2016Анализ предметной области и формирование требований к информационной системе. Построение модели новой организации бизнес-процессов (с использованием ARIS, BPMN и др.). Календарно-ресурсное планирование проекта, анализ бюджетных ограничений и рисков.
дипломная работа, добавлен 07.12.2016