Ответ критикам машинного перевода (или почему популярны программы-переводчики)
История развития машинного перевода. Компьютер на месте переводчика, компьютерный словарь и грамматика. Достоинства и преимущества программ машинного перевода. Разнообразные виды переводчиков для офиса и дома. Онлайн-перевод информации в Интернете.
Подобные документы
Общая характеристика статьи, описывающей алгоритм рекомендации перемещения метода с помощью машинного обучения. Рассмотрение основных особенностей применения методов машинного обучения для автоматической рекомендации рефакторинга "перемещение метода".
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.
курсовая работа, добавлен 06.03.2022Схема работы системы реферирования текста. Анализ исходного текста на входном естественном языке - одна из главных задач системы машинного перевода. Порядок проведения оценки результатов информационного поиска. Сущность метода линейных коэффициентов.
презентация, добавлен 13.09.2017Видеоигра как особый вид компьютерных текстов. Специфика IT-перевода. Программное обеспечение и его локализация при переводе. Основные требования, предъявляемые к переводу видеоигр. Квазиреалии и реалии в мире "Ведьмака" и их перевод на русский.
курсовая работа, добавлен 30.09.2019Особенности различных моделей клиент-серверного взаимодействия. Взаимное влияние технологий машинного слуха и информационной инфраструктуры на примере алгоритмов распознавания речи. Разработка архитектуры сервиса по подбору музыки под настроение.
дипломная работа, добавлен 15.09.2018Понятие машинного зрения и распознавания образов, существующие разработки в области распознавания жестов глухонемых, основные требования и ограничения. Методы и этапы распознавания образов применительно к задаче распознавания языка жестов.
дипломная работа, добавлен 21.09.2018Применение 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 14.12.2024Предсказание 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 25.08.2020Постановка 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 27.03.2014Описана информационная технология машинного обучения для выявления обфусцированных текстов, которыми обмениваются участники виртуальных социальных сетей при ведении ими противоправной деятельности. Эффективность использования рассматриваемой технологии.
статья, добавлен 01.02.2019Рассмотрение 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 19.02.2019Виды представлений числовой информации в памяти компьютера. Правила перевода целых и дробных чисел из десятичной системы счисления в любую другую. Выполнение действий при переводе чисел из восьмеричной и шестнадцатеричной систем счисления в двоичную.
конспект урока, добавлен 04.02.2014Проблема 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 27.08.2016Дослідження особливостей застосування вебаналітики як важливого інструменту цифрового маркетингу компаніями у сучасних умовах. Доцільність застосування машинного навчання для дослідження ключових процесів з метою оптимізації маркетингових стратегій.
статья, добавлен 30.05.2021Обзор 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 28.08.2020Решение 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 18.07.2020Понятие программирования и виды языков программирования. История развития ассемблера, формирования машинного кода. Обзор языков ассемблера и акроассемблера. Примеры программ MASM, TASM и NASM. Сводные программные характеристики данных ассемблеров.
курсовая работа, добавлен 25.05.2014Вплив розвитку технологій машинного навчання і штучного інтелекту на підвищення ефективності аналізу тексту, зображень, аудіо та інших даних. Поєднання методів онтології та машинного навчання як напрямок досліджень у сфері обробки природної мови.
статья, добавлен 30.09.2024Ускорение 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 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 10.12.2019Анализ данных машинного кода компиляторов при выполнении сборки программы в различных режимах. Анализ особенностей машинного кода, генерируемого различными компиляторами для Windows и Linux в режимах Debug и Release, обзор уязвимости переполнения буфера.
статья, добавлен 08.03.2019Методика перевода из двоичной системы исчисления в десятеричную и шестнадцатеричную, из десятеричной в двоичную и шестнадцатеричную и из шестнадцатеричной в двоичную и десятеричную. Построение соответствующей программы и ее практическая апробация.
контрольная работа, добавлен 14.12.2009Понятие системы счисления. Непозиционные и позиционные системы, их различия. Преобразование чисел и простые арифметические действия. Основные правила перевода информации из одного измерения в другой. Преимущества восьмеричной и шестнадцатеричной систем.
реферат, добавлен 16.10.2013Використання методів машинного навчання та технологій штучного інтелекту для вирішення проблем виникнення, розповсюдження та фільтрації спаму в Україні. Використання програмного забезпечення Jupiter notebook для обробки й аналізу даних поштових серверів.
статья, добавлен 19.09.2024Сбор и агрегация исторических данных о регулярных рейсах авиакомпаний. Особенность создания модели машинного обучения для предсказания вероятности отмены маршрута. Характеристика формирования ИТ-сервиса для предоставления доступа к предиктивной модели.
дипломная работа, добавлен 09.08.2018