Применение машинного обучения для классификации комментариев
Рассмотрение машинного обучения для классификации комментариев в рамках курсового проекта по дисциплине "Machine Learning. Обучающиеся технические системы". Автоматическое определение эмоциональной окраски (позитивный, негативный) текстовых данных.
Подобные документы
Знакомство 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 24.12.2018Теорія машинного перекладу. Особливості використання систем, орієнтованих на персональні комп’ютери. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу. Приклади систем машинного перекладу. Проблема вибору шляху до створення штучного інтелекту.
курсовая работа, добавлен 30.10.2014Описание 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 30.07.2016Определение концептуальной классификации. Обзор концептуальных алгоритмов классификации, средняя оценка их трудоемкости и их применение. Основные параметры, влияющие на эффективность реализованных алгоритмов информационной системы оценки трудоемкости.
статья, добавлен 10.03.2019- 80. Порівняльний аналіз двох- і трьохальтернативної систем оцінок рішень в задачах машинного навчання
Оцінка функціональної ефективності машинного навчання систем підтримки прийняття рішень для керування технологічним процесом вирощування сцинтиляційних монокристалів із розплаву. Аналіз систем за оперативністю реалізації алгоритмів машинного навчання.
статья, добавлен 06.12.2016 - 81. Машинное зрение
Целевое назначение и типология систем машинного зрения. Рассмотрение структуры рыночного спроса на товары, снабженные компьютерным зрением. Идентификационные, видеорегистрирующие и распознающие комплексы. Автоматическое разделение на гистограмме.
презентация, добавлен 03.12.2014 Рассмотрение возможности использования известных методов машинного обучения для анализа отказов нефтегазового оборудования. Сущность модели предиктивной аналитики работоспособности компрессорного оборудования, основанной на анализе диагностических данных.
статья, добавлен 01.08.2022Разработка математических моделей текстов на естественном языке предназначенных для поиска, классификации и кластеризации данных. Таксономическое представление текстовых документов в виде решетки замкнутых структурных синтактико-семантических описаний.
диссертация, добавлен 28.12.2016- 84. Дослідження та експериментальний аналіз методів машинного навчання в задачах електронної комерції
Задача аналітики великих даних у персоналізованих системах електронної комерції, огляд методів машинного навчання для розв’язання задач регресії. Моделювання роботи методів машинного навчання для прогнозування суми витрат споживачів роздрібного магазину.
статья, добавлен 09.10.2020 Рассмотрение задачи аспектного анализа тональности текстовых сообщений на естественном языке. Исследование четырех нейросетевых моделей, относящихся к разделу глубокого обучения, результаты проверки моделей на корпусе текстовых отзывов SentiRuEval-2015.
статья, добавлен 27.05.2018Методы 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 23.07.2016Публикация - один из самых популярных форматов общения в социальной сети. Особенности векторного представления слов в двумерном пространстве. Архитектура рекуррентной нейронной сети. Модерация текста - инструмент борьбы с токсичностью в Интернете.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Постановка задачи машинного моделирования систем. Определение параметров и переменных модели. Построение логической схемы и математических соотношений. Составление плана выполнения работ по программированию. Планирование машинного эксперимента с моделью.
курсовая работа, добавлен 27.03.2014Методы классификации объектов. Иерархическая система классификации, ее достоинства. Структура соподчиненности (уточнения) кодируемых позиций в условиях иерархической классификации. Фасетная система классификации. Суть дескрипторного метода классификации.
реферат, добавлен 01.06.2010Предсказание 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 18.09.2020Параметризация свёрточной нейронной сети для осуществления семантического анализа текста и определения его эмоциональной окраски. Архитектура сети, её обучение и тестирование с использованием объектно-ориентированного языка Python и библиотеки Keras.
статья, добавлен 19.02.2019Основные принципы скоринговой системы, обзор существующих аналогов. Алгоритмы машинного обучения. Этапы разработки модуля предсказания, обоснование выбора инструментальных и программных средств. Анализ качества моделей и сравнение обученных моделей.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Применение процедур локальной аппроксимации для решения задачи классификации траекторий на основе критериев точечного сходства. Представление рядов в виде матричных наборов данных и применение алгоритма нечетких средних для их дальнейшей кластеризации.
статья, добавлен 27.02.2019Исследование теоретических и практических вопросов использования систем машинного перевода в современном едином многонациональном информационном пространстве. Распространенные системы машинного перевода: PROMT Internet Translation, WebView, Lingvo.
статья, добавлен 03.03.2018Рассмотрение автоматизированной информационной системы, ее структурных ресурсов и классификации. Основные функции процесса управления. Применение баз данных для мониторинга ситуации на рынке. Доступ к компьютерной информации, запросы и протоколы.
презентация, добавлен 28.12.2013- 96. Модуль "Машинное обучение систем искусственного интеллекта" в общеобразовательном курсе информатики
Искусственный интеллект — теоретическое и прикладное направление информатики, занимающееся исследованием и созданием аппаратных и программных средств, имитирующих интеллектуальную деятельность человека. Датасет - база данных для машинного обучения.
статья, добавлен 18.04.2022 История появления термина "e-learning", его использование в Интернете. Сущность, специфика и значение персонификации, применение широкого диапазона разнообразных средств обучения. Характеристика возможных проблем внедрения e-learning в современных школах.
реферат, добавлен 18.11.2015Применение интеллектуальных средств защиты информации в системах обнаружения атак. Задачи классификации в экспертных системах. Вероятностные методы решения задачи классификации. Применение нейронных сетей в задачах классификации и кластеризации.
статья, добавлен 23.03.2018Рассмотрение понятия и определения, структуры и функций системы управления базами данных. Их основные классификации. Создание компьютерной базы данных. Осуществление поиска в базе с помощью фильтров и запросов. Обработка данных и элементы управления.
контрольная работа, добавлен 24.04.2014Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024