Применение методов машинного обучения в информационных системах
Основные понятия и существующие алгоритмы машинного обучения, особенности их применения в информационных системах. Подходы к обработке естественного языка. Вызовы и ограничения применения машинного обучения в информационных системах, его перспективы.
Подобные документы
Возможности применения технологии блокчейн для повышения эффективности работы методов машинного обучения. Тенденции практического применения нейронных сетей и технологии блокчейн. Формирование обучающих выборок, сбор данных распределенными системами.
статья, добавлен 10.05.2022Исследования 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 23.09.2018Ускорение обработки огромных информационных массивов как одна из основных целей методики обнаружения вредоносного трафика с использованием анализа данных. Особенности настройки гиперпараметров алгоритма, который реализует метод машинного обучения.
статья, добавлен 18.01.2021Разработка и реализация методов аутентификации и авторизации пользователей в информационных системах играет решающую роль в информационной безопасности в информационных системах. Технологии реализации разграничения доступа в информационных системах.
статья, добавлен 08.12.2024Появление 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 09.12.2024Машинное 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 27.08.2020Возможность применения машинного обучения при классификации спама. Структура файла "spam". Программный код использования библиотеки pandas, перевода категориальных признаков в числовые. Код тестирования различного количества нейронов, его анализ.
статья, добавлен 17.02.2019Разработка 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 28.11.2016Знакомство 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 28.08.2016Проблема выбора оптимального метода подбора персонифицированного лечения пациента. Исследование метода взвешенных исходов для анализа выживаемости на выборке пациентов с детским лимфобластным лейкозом. Применение данных для машинного обучения нейросети.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016Роль искусственного интеллекта в геоинформационных системах и его влияния на геоинформационную науку. Использование нейронных сетей и машинного обучения в геоинформационных системах. Применение программных средств для решения геоинформационных задач.
статья, добавлен 28.09.2024Предсказание 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.
дипломная работа, добавлен 25.08.2020Рассмотрение 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 19.02.2019Исследование 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 13.03.2019Понятие 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 07.04.2016Описание анализа систем распознавания эмоций с применением методов машинного обучения, находящихся в открытом доступе, в рамках курсового проекта по дисциплине Обучающие Технические Системы "Machine Learning". Neurobotics EmoDetect. Cognitive Emotion.
статья, добавлен 14.03.2019Обзор 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 28.08.2020Определение и задачи информационной технологии. Классификация информационных систем по области применения и по степени использования в них компьютеров. Классификации информационных технологий, используемых в экономических информационных системах.
контрольная работа, добавлен 03.06.2015Понятие 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 27.05.2014DoS-атаки представляют собой серьезную угрозу для онлайн-сервисов, сетей и бизнеса, способствуя значительным сбоям в работе, финансовым потерям и ущербу. Рассматриваются методы машинного и глубокого обучения для обнаружения и предотвращения D DoS-атак.
статья, добавлен 17.12.2024Эталонная модель Всемирного форума по интернету вещей. Анализ центров обработки данных и облачных вычислений. Исследование подходов к разработке распределенных алгоритмов обучения. Методы машинного обучения. Изучение наивного байесовского классификатора.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Возможности 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 04.05.2015Сравнение способов организации данных в информационных системах. Особенности табличной и иерархической форм представления информации. Возможности использования функционального анализа и графового моделирования при проектировании информационных систем.
статья, добавлен 18.07.2018Применение 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 18.07.2020