Использование методов машинного обучения для прогнозирования потоков пациентов в медицинских учреждениях
Обзор 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.
Подобные документы
Знакомство с основными проблемами автоматизированного формирования сценариев, описывающих поведение вредоносных программ. Рассмотрение особенностей и способов применения методов машинного обучения для формирования сценариев поведения вредоносных программ.
статья, добавлен 28.08.2016Рассмотрение машинного обучения для классификации комментариев в рамках курсового проекта по дисциплине "Machine Learning. Обучающиеся технические системы". Автоматическое определение эмоциональной окраски (позитивный, негативный) текстовых данных.
статья, добавлен 19.02.2019Задачи 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 08.03.2019Исследования поведения учителей и учащихся при работе с применение информационных технологий и методов машинного обучения. Предсказание итогового результата. Структура "умной" образовательной системы, построенной на применении информационных технологий.
дипломная работа, добавлен 23.09.2018Аналитический обзор существующих нейронных сетей: логистическая (сигмоидальная) функция, гиперболический тангенс, выпрямленная линейная функция. Анализ методов обучения: обратного распространения ошибки, упругого распространения, генетический алгоритм.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Рассматриваются 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 01.04.2022Решение 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 18.07.2020Общая 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 12.05.2017Краткий обзор методов классификации, особенности их использование при проведении специализированных медицинских обследований. Применение дискриминантного анализа для выявления разницы между выборками. Специфика организации и топологии нейронных сетей.
статья, добавлен 28.02.2016Обзор 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 28.10.2018Исследование особенностей применения методов машинного обучения для выявления преступников по фотографиям. Определение необходимости обучения цифровой грамотности. Рассмотрение и характеристика основных причин масса мифов вокруг software engineering.
доклад, добавлен 09.10.2022Доказательство возможности аппроксимации непрерывных функций нейронными сетями в работах Колмогорова и Хехта Нильсена. Эффективность применения генетических алгоритмов к решению проблемы исследования таких сетей. Выбор операторов мутации и кроссовера.
статья, добавлен 22.08.2020- 63. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 Разработка алгоритма и программирование вычислительного процесса двухслойной нейросети на языке С#. Исследование параметров обучения нейросети методом обратного распространения ошибки. Анализ количества шагов, скорости обучения и коэффициента сигмоида.
курсовая работа, добавлен 21.02.2016Общее описание нейронных сетей, однослойные и многослойные сети. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Проблема функции "исключающее или". Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети, релаксация стимула.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011Число итераций, необходимых для обучения искусственных нейронных сетей. Распознавание образов интеллектуальной системой. Повышение качества и гибкости обучения структуры сети. Эффективность модульного принципа в плане уменьшения количества итераций.
статья, добавлен 15.07.2020Использование языка программирования в медицинских учреждениях для создания баз данных пациентов. Графическое описание объектного моделирования, системного проектирования и организационных структур. Применение языка Дракон для разработки алгоритмов.
статья, добавлен 24.07.2018Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Внешние 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 18.07.2020Анализ градиента для некоторых случаев нейронных сетей с вейвлет-разложением целевого вектора – нового типа нейронной сети, специализированного на распознавании речи и преобразовании сигнала, позволяющего ускорить обучение по сравнению с перцептроном.
статья, добавлен 28.05.2017Метрики оценки качества ранжирования, основные подходы к обучению. Оптимальная остановка бустинга. Выпуклая комбинация ранжирующих моделей. Автоматическое упорядочивание поисковой выдачи по релевантности заданному запросу. Конкретные признаки запросов.
диссертация, добавлен 26.08.2016Применение 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 09.08.2022Способ 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 24.10.2020Понятие 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 07.04.2016Фишинг как одна из главных причин взлома учетной записи в социальной сети. Развитие технологий машинного обучения - причина их активного применения в различных областях. Разработка алгоритма для получения набора данных для обучения нейронной сети.
статья, добавлен 09.05.2022