Застосування методів машинного навчання для знаходження максимального елементу
Запропоновано реалізації технологіями класичного машинного навчання та аналіз складової частини алгоритму сортування, а саме, знаходження максимального елементу масиву. Було реалізовано такі методи: лінійну регресію, дерева рішень, метод опорних векторів.
Подобные документы
Розробка алгоритмів глибокого машинного навчання в Україні. Переваги, ризики, етичні, соціальні та економічні наслідки застосування штучного інтелекту. Усунення упереджень у високоавтоматизованих галузях. Розробка віртуальних помічників і чат-ботів.
статья, добавлен 26.01.2024Основні властивості динамічних структур даних, сфера їх застосування, приклади використання. Розробка алгоритму для обробки двозв'язного списку, що реалізовує операції додавання та видалення елементу, сортування, розділення та роздрукування списку.
курсовая работа, добавлен 04.05.2014Переваги 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 17.01.2013Аналіз швидких алгоритмів сортування. Побудова алгоритмів обчислення зворотньої підстановки при розв’язанні задач. Методи сортування: деревом, пірамідальний, швидкий та цифровий. Нові інформаційні технології, їх значення та ефективність в роботі програм.
научная работа, добавлен 13.12.2011Аналіз існуючий механізмів і способів ідентифікації інформації в Семантичному Вебі, головні проблеми його впровадження та оцінка можливостей використання як складової частини дистанційного навчання. розробка альтернативного варіанту ідентифікації.
статья, добавлен 30.01.2016Розробка структури та моделі підсистеми, а також аналіз засобів контролю знань комп'ютеризованої системи навчання. Характеристика основних методів практичної реалізації розроблених моделей, алгоритмів і програм у комп'ютеризованих системах навчання.
автореферат, добавлен 27.07.2014Визначення стохастичної гри та адаптивних методів навчання штучних нейронних мереж без учителя. Розробка ігрового алгоритму та програмної моделі нейроагентного прийняття рішень. Аналіз впливу параметрів ігрової моделі на швидкість навчання нейроагентів.
статья, добавлен 29.08.2016Теорія 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 30.10.2014Обзор и классификация существующих систем машинного перевода. Состав логических блоков систем, история развития машинного перевода. Рассмотрение места системы машинного перевода "Кросслятор 2.0" среди современных систем автоматической обработки текстов.
статья, добавлен 28.10.2018Поняття 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 15.01.2016Основні методи сортування геометричних об'єктів. Розгляд методів плагіну автоматичної нумерації об'єктів в САПР Allplan. Сортування Хоара як широко відомий алгоритм сортування, розроблений англійським інформатиком Хоаром під час його роботи в МДУ.
статья, добавлен 21.06.2016Разработка метода аналитического определения максимального порядка контекста для алгоритмов контекстного моделирования. Теоретическое определение условной энтропии при увеличении порядка контекста. Расчет максимального порядка контекста алгоритма РРМ.
статья, добавлен 22.01.2018Аналіз наукових методів досліджень і алгоритмів обробки інформації. Дослідження систем машинного навчання на основі штучних нейронних мереж. Переваги застосування штучного інтелекту. Розвиток технології блокчейн і корпоративних платформ метавсесвіту.
статья, добавлен 12.12.2022Короткі теоретичні відомості про нейромережу, її навчання за допомогою генетичного алгоритму. Програма, що навчає нейромережу додавати два цілих числа. Опис структур і методів. Приклад роботи програми. Недоліки градієнтних методів и генетичного алгоритму.
курсовая работа, добавлен 28.04.2014Особливості обробки великих масивів даних у сфері інтернет-маркетингу за допомогою Data Science. Аналіз застосування методів машинного навчання для оптимізації маркетингової стратегії компанії у цифровому середовищі. Оцінка важливості збору інформації.
статья, добавлен 16.06.2021Понятие 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 27.05.2014Визначення матеріалів поганої якості у виготовленні апаратного забезпечення - технологічний процес схильний до помилок, що вимагає великих затрат часу. Дослідження алгоритму розпізнавання пошкоджень матеріалу за допомогою згорткових нейронних мереж.
статья, добавлен 28.10.2020Розробка програмних систем адаптивного навчання, які використовують методи штучного інтелекту. Дослідження методів і засобів, які застосовуються в інтелектуальних системах обробки інформації і управління. Розроблення моделі процесу прийняття рішень.
автореферат, добавлен 29.09.2014Алгоритми та моделі аналізу часових характеристик комунікаційних мереж. Знаходження максимального потоку в комунікаційних мережах та аналіз живучості. Адаптивна маршрутизація в комп'ютерних мережах. Оцінка показників живучості при додаткових обмеженнях.
автореферат, добавлен 15.11.2013Общая 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 01.12.2019Аналіз історії розвитку штучного інтелекту від його зародження в середині ХХ століття до наших днів. Майбутні його перспективи та потенційний вплив на суспільство. Опис областей його застосування. Розробка алгоритмів глибокого машинного навчання.
статья, добавлен 16.05.2024Данная научная статья представляет собой комплексное исследование современных методов применения машинного обучения в области обслуживания клиентов и поддержки пользователей через helpdesk. Рассматриваются разнообразные алгоритмы машинного обучения.
статья, добавлен 18.02.2025Особливість перегруповування заданої множини об'єктів в певному порядку. Основні критерії оцінки алгоритму сортування. Принцип роботи упорядкування методом бульбашки. Характеристика модифікації послідовності розподілу елементів простими вставками.
курсовая работа, добавлен 28.08.2017История 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.
курсовая работа, добавлен 10.12.2014Вивчення принципів к упорядкування даних за певною ознакою. Дослідження умов сортування. З’ясування сутності його видів: методів бульбашки та Шелла, швидкого, вибором і вставками. Розгляд алгоритмів, створення програм мовою Microsoft Visual C++.
курсовая работа, добавлен 20.08.2017