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
Существующие методы аугментации тренировочных данных в задаче классификации, их сравнительная характеристика и особенности применения. Порядок проведения экспериментов по аугментированию с помощью различных подходов. Их сравнение с методом EDA.
дипломная работа, добавлен 20.08.2020Переваги 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 17.01.2013Классификации обучающих систем по различным свойствам. Классификации, отражающие управляемость обучаемого системой. Различные реализации электронных учебно-методических материалов по распределению ролей между обучаемым и системой в процессе обучения.
статья, добавлен 08.12.2018Внедрение электронного обучения (e-learning) в систему образования, его этапы и результаты. Система электронного обучения в мире и готовность к ней Казахстана. Контент и цифровые ресурсы для разных уровней образования и элементы электронного обучения.
презентация, добавлен 23.04.2014Понятие 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 07.04.2016Подходы к обеспечению надежности электродвигателя машинного агрегата на основе спектрального анализа высших гармонических составляющих тока и напряжения. Основные признаки систем диагностики, их место в общей классификации программного обеспечения.
статья, добавлен 07.03.2019Описание модели информационной среды, в которой движение информации описано дифференциальным уравнением в частных производных. Преобразование вектора данных в аналог потока данных, а матрицу данных в ансамбль матриц. Изменение разделительных поверхностей.
статья, добавлен 19.01.2018- 83. Navigating the complexity: pseudo-chaotic systems and machine learning scientific research group
Structure and properties of pseudo-chaotic systems. Using machine learning tools for pattern recognition and event prediction. Consideration of ethical issues and assessment of the implications for the synergy of environmental sciences and bioengineering.
статья, добавлен 19.03.2024 Рассмотрение способа автоматического получения множества правил и их вероятностей из корпуса переводов в обучающем алгоритме для трансферной системы машинного перевода. Возможности получение правил трансфера. Линеаризация слов в целевом дереве разбора.
статья, добавлен 08.05.2018Роль 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 28.09.2024Преимущества смешанного обучения. Формы, модели и технологии обучения. Эффективность использования информационных технологий. Интернет и образование. Синхронные и асинхронные инструменты коммуникации. Сравнение очной формы обучения и E-learning.
учебное пособие, добавлен 28.03.2011Поняття предметної області. Огляд електронних засобів навчання, їх класифікація. Комп’ютерні навчальні системи і системи дистанційної освіти, інструментальні засоби їх розробки. Методи машинного навчання (machine learning). Діагностика стану знань учня.
автореферат, добавлен 15.01.2016Знакомство 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 24.12.2018Теорія 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 10.03.2019Разработка 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 28.12.2016Рассмотрение 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 01.08.2022- 94. 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 - 95. 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 - 96. 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 02.09.2018Методы 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 01.06.2010