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
Исследование методов классификации, включая k ближайших соседей, метод опорных векторов, метод Байеса и нейронные сети. Рассмотрена эффективность применение каждого из методов в работе helpdesk подразделения. Каждый метод обладает особенными параметрами.
статья, добавлен 08.12.2024Алгоритмы для решения задачи бинарной классификации. Подготовка данных для создания модели. Разработка предиктивной модели для прогнозирования возможности продажи дополнительных услуг телекоммуникационного оператора с целью решения маркетинговых задач.
дипломная работа, добавлен 27.08.2018Особенности использования скоростного метода обучения многослойного персептрона, который отличается высокой скоростью обучения. Анализ результатов сравнения скоростного метода обучения со стандартными методами. Метод обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 27.04.2017Внешние 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 18.07.2020Предсказание класса двугранных углов основного каркаса в крупноблочной модели белка посредством их классифицирования, которые впоследствии можно использовать в качестве начального приближения для построения 3D структуры аминокислотной последовательности.
дипломная работа, добавлен 18.09.2020Развитие методов планирования траекторий перемещения мобильных роботов, функционирующих в средах с неизвестным расположением препятствий. Разработка нечеткого планировщика пути перемещения мобильных автономных роботов для трехмерных пространств.
статья, добавлен 28.07.2017Рассмотрение машинного обучения как одного из приоритетных направлений на сегодняшний день. Особенности автоматизации процесса построения модели обработки данных для коммерческого использования. Характеристика методов декомпозиции временных рядов.
статья, добавлен 19.12.2017Історія 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 31.12.2013Разработка комплексных подходов обнаружения скомпрометированных банковских транзакций на основании ряда их признаков с помощью методов машинного обучения и других аналитических моделей. Анализ банковских операций, включая все их виды и особенности.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Итерационный метод нахождения локального экстремума (минимума и максимума) функции с помощью движения вдоль градиента. Тестирование стандартного стохастического градиентного спуска как популярного алгоритма для широкого спектра моделей машинного обучения.
курсовая работа, добавлен 12.02.2018Сравнительный анализ алгоритмов обучения нейро-нечеткой системы с функциями принадлежности с применением метода обратного распространения ошибки и гибридного метода. Решение задачи управления биотехнологическими процессами микробиологических производств.
статья, добавлен 26.05.2017- 62. 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 Машинное 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 27.08.2020История развития машинного перевода. Компьютер на месте переводчика, компьютерный словарь и грамматика. Достоинства и преимущества программ машинного перевода. Разнообразные виды переводчиков для офиса и дома. Онлайн-перевод информации в Интернете.
курсовая работа, добавлен 10.12.2014Переваги 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 17.01.2013Изучение подходов к нормализации обучающего множества нейронной сети. Анализ существующих методов обучения нейронной сети Кохонена, их основные в преимущества и недостатки. Разработка нового конструктивного метода обучения на основе нейтронной сети.
статья, добавлен 26.04.2019Разработка 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 26.08.2016Возможности 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 26.08.2010Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Методы 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 12.12.2024Виды 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 29.12.2020Анализ особенностей применения симплекс-метода. Основы метода искусственного базиса. Задачи оптимизации на безусловный экстремум. Характеристика основных аспектов математического программирования. Рассмотрение сходимости метода возможных направлений.
курс лекций, добавлен 08.02.2015Методы 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 23.07.2016Знакомство с классификацией задач машинного обучения. Аномалии как паттерны данных, которые не удовлетворяют предопределенному понятию нормального поведения. Общая характеристика распространенных видов аномалий: контекстуальные, точечные, коллективные.
реферат, добавлен 24.12.2018