Мифы о больших данных и цифровая культура
Исследование 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.
Подобные документы
Сущность и понятие больших данных (BigData): подходы и методы их обработки. Исследование вопросов, касающихся их назначения, области применения, техник и методов анализа. Характеристика перспектив развития рынка больших данных в Российской Федерации.
статья, добавлен 25.04.2022Исследование 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 13.03.2019Триангуляция Делоне как один из наиболее распространенных векторных методов интерполяции рельефа. Анализ преимуществ рекурсивной структуры данных. Общая характеристика объектно-ориентированной цифровой модели рельефа, рассмотрение способов разработки.
контрольная работа, добавлен 20.08.2013Роль информационных технологий в реализации сложных задач в области обработки больших данных и искусственного интеллекта. Реализация технологий адаптивного обучения. Построение оптимальной траектории изучения студентом модулей электронного курса.
статья, добавлен 30.08.2020Исследования 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 23.09.2018Исследование методов машинного обучения для автоматического выявления вирусной активности в вычислительных системах. Наивный байесовский подход, методы опорных векторов, ближайших соседей, построения деревьев решений. Искусственные нейронные сети.
дипломная работа, добавлен 23.09.2018Способ 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 24.10.2020Рассмотрение и анализ методов проактивного мониторинга дорожно-транспортной инфраструктуры на основе сбора и обработки больших данных о событиях на контролируемых участках дорог. Характеристика методов сбора, консолидации и обработки больших данных.
статья, добавлен 02.01.2022Предсказание 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 25.08.2020Возможности использования методов машинного обучения для анализа реальных данных по вибрации ключевых узлов центробежного компрессора. Дерево решения для массива данных, полученных в одном из нефтеперерабатывающих заводов. Критерии оценки отказа
статья, добавлен 09.09.2024Рассмотрение существующих методов и методик управления информационным процессом обучения. Исследование и анализ возможностей и средств внедрения адаптации в процесс обучения в автоматизированной обучающей системе для повышения эффективности работы с ней.
статья, добавлен 16.07.2018Рассмотрение методов, способов и средств защиты информации. Значение и применение цифровой подписи. Пояснение цели и основных способов несанкционированного вторжения в процесс обмена данными в IP сетях. Осуществление зашифровки текста с помощью алфавита.
контрольная работа, добавлен 15.02.2010Сквозная технология "Больших данных" на основе утвержденных российских программстратегий, созданных в целях формирования цифровой экономики и информационного общества. Программы по развитию цифрового общества в РФ. Качество цифровых услуг в стране.
статья, добавлен 20.08.2018Исследование и характеристика основных методов теории цифровой обработки сигналов, используемые при предварительной обработке сигналов различной физической природы. Линейные и нелинейные, дискретные ортогональные преобразования, циклическая свертка.
учебное пособие, добавлен 21.05.2014Проблемы информационной безопасности информационно-коммуникационных технологий и защищённости человеческого социума от негативного воздействия искусственного интеллекта и машинного обучения. Толкование интерпретаций особенностей искусственного интеллекта.
доклад, добавлен 17.05.2020Ознакомление с преимуществами информационных технологий для подготовки будущего специалиста. Исследование и характеристика принципа индивидуализации обучения. Рассмотрение особенностей компьютерной компетентности личностно ориентированного обучения.
контрольная работа, добавлен 07.12.2016Общая 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 12.05.2017Решение 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 18.07.2020Разработка и анализ работы алгоритмов для анализа тональности агрессивных комментариев, автоматического определения их эмоционального окраса. Реализация классифицирующих моделей машинного обучения, оценка их качества и сравнение их эффективности.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Изучение алгоритмов машинного обучения, направленных на выявление закономерностей в графических данных. Применение сверточных нейронных сетей при работе со спутниковыми изображениями. Создание интерактивной карты для визуализации распознанных объектов.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Характеристика особенностей системы дистанционного обучения на основе интернет-технологий. Рассмотрение баз данных, содержащихся в специализированном приложении Lotus LMS для сервера Domino. Изучение основ внедрения и обслуживания системы обучения.
реферат, добавлен 10.11.2013Алгоритмы 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 27.08.2018Анализ задачи машинного представления больших графов с учетом емкостных и скоростных критериев. Сравнение списочных и матричных способов представления. Инструментальные решения и фреймворки для работы с графовыми моделями для обработки больших данных.
статья, добавлен 08.02.2022Рассмотрение принципов работы нейронной сети. Разработка алгоритма машинного обучения. История возникновения нейронных сетей. Последовательность интеллектуальной обработки информации в интернете. Примеры применения нейросетей в различных сферах.
статья, добавлен 01.03.2019- 50. Computer-aided software engineering - средство Designer/2000 + Developer/2000 и локальные средства
Структура и функции семейства методологий и поддерживающих их программных продуктов. Проектирование, полностью охватывающее все этапы жизненного цикла информационных систем. Локальные средства как ERwin, S-Designor, Computer-aided software engineering.
дипломная работа, добавлен 19.12.2016