Применение методов машинного обучения для автоматической рекомендации рефакторинга "перемещение метода"
Общая характеристика статьи, описывающей алгоритм рекомендации перемещения метода с помощью машинного обучения. Рассмотрение основных особенностей применения методов машинного обучения для автоматической рекомендации рефакторинга "перемещение метода".
Подобные документы
Изучение современных алгоритмов обнаружения и распознавания лиц на изображении для разработки приложения микро-сервиса для распознавания личности на основе фотографии лица с использованием алгоритмов машинного обучения. Описание процесса разработки.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Применение 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 14.12.2024Решение 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 18.07.2020Изучение алгоритмов машинного обучения, направленных на выявление закономерностей в графических данных. Применение сверточных нейронных сетей при работе со спутниковыми изображениями. Создание интерактивной карты для визуализации распознанных объектов.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Разработка и анализ работы алгоритмов для анализа тональности агрессивных комментариев, автоматического определения их эмоционального окраса. Реализация классифицирующих моделей машинного обучения, оценка их качества и сравнение их эффективности.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Построение 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 25.04.2022Теоритические 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 06.03.2022Данная научная работа подтверждает, что с помощью усовершенствованных методов обработки текста и машинного обучения можно значительно повысить эффективность систем по борьбе с дезинформацией. Использование алгоритмов RandomForest и SGDClassifier.
статья, добавлен 02.01.2025Методы, 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 16.09.2020Рассмотрение и характеристика вопросов разработки технологий автоматизированного обучения на основе человеко-машинного, с целью повышения качества образовательных услуг. Ознакомление с моделью линейного и разветвленного программированного обучения.
статья, добавлен 26.07.2018Применение методов машинного обучения с целью моделирования состояния рынка недвижимости Москвы. Изучение теории распознавания образов и теории вычислительного обучения в искусственном интеллекте. Проектирование и программирование явных алгоритмов.
диссертация, добавлен 02.09.2018Понятие машинного перевода как процесса перевода текстов (письменных, а в идеале и устных) с одного естественного языка на другой с помощью специальной компьютерной программы. Место машинного перевода в общей классификации, его краткая характеристика.
реферат, добавлен 27.05.2014Создание модели автоматизированного биржевого агента, способной зарабатывать на совершении сделок по покупке и продаже финансовых инструментов на бирже. Генетические алгоритмы обучения для построения простых деревьев решений и объединения их в ансамбли.
дипломная работа, добавлен 26.08.2016- 39. Прогнозирование котировок финансовых инструментов с помощью нейронных сетей и машинного обучения
Анализ существующих решений в прогнозировании котировок. Программные комплексы для автоматической торговли на основе нейронных сетей. Составление плана проектирования программного комплекса. Разработка резюме проектирования остальных обработчиков.
контрольная работа, добавлен 30.08.2016 Рассматриваются наиболее актуальные патентные решения в области интеграции машинного обучения в банковские системы противодействия мошенничеству (антифрод-системы). Приведены патентные решения российских, американских, китайских учёных и разработчиков.
статья, добавлен 01.04.2022Варианты 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 19.10.2013Прогресс и проблемы нейронного машинного перевода с казахского на английский язык, охватывающие множество аспектов NMT, включая различные типы архитектуры, процедуры обучения, формирование корпусов, методы подготовки данных и показатели оценки.
статья, добавлен 13.12.2024Описана информационная технология машинного обучения для выявления обфусцированных текстов, которыми обмениваются участники виртуальных социальных сетей при ведении ими противоправной деятельности. Эффективность использования рассматриваемой технологии.
статья, добавлен 01.02.2019Розмежовується автоматизований та машинний види перекладу. Наводяться існуючі класифікації систем машинного перекладу. Аналізуються системи машинного перекладу. Пропонується коротка характеристика кожного типу машинного перекладу, їх особливості.
статья, добавлен 11.05.2018Рассмотрение 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 01.03.2019Понятие 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 07.04.2016Построение модели, определяющей вероятность неплатежеспособности заемщика. Анализ нейросетевого и регрессионного методов оценки платежеспособности заемщика. Разработка программы, реализующей нейросетевой метод оценки кредитоспособности заемщика.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Надстройка 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 04.08.2016Сравнительный 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 16.05.2022Создание программного обеспечения для автоматизации кредитоспособности лица, на основе модели полученной при машинном обучении. Анализ автоматической оценки надежности клиента и увеличение эффективности работы банка в области кредитования населения.
статья, добавлен 10.08.2018