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
Разработка методики оценки действий оператора эргатической системы "Летчик–Самолет" на этапе посадки. Описание методов машинного обучения с учителем: метода опорных векторов и градиентного бустинга деревьев. Тестирование алгоритмов машинного обучения.
статья, добавлен 28.11.2016Розробка автоматизованої підтримки процесу прийняття рішень в ієрархічних задачах критеріального вибору. Конструктивні математичні моделі лінійного та випуклого квадратичного програмування для знаходження ваг об’єктів по матриці парних порівнянь.
автореферат, добавлен 30.07.2015Історичний розвиток автоматизованого перекладу. Класифікація сучасних типів машинного перекладу. Розгляд особливостей архітектурних рішень для лінгвістичних алгоритмів. Принципи перекладу текстової інформації. Робота алгоритму аналізу і синтезу.
курс лекций, добавлен 19.10.2014Аудити програмного забезпечення - спосіб підтримки системи в функціональному стані. Розглянута задача інтерпретації результатів аудитів на прикладі технічних аудитів веб-сайтів. Алгоритм вирішення даної проблеми за допомогою методів машинного навчання.
статья, добавлен 22.05.2022Традиційна стратегія багатоетапного автоматизованого сортування заснована на низхідному сортуванні ПО. Загальний порядок сортування й упакування сортувальних груп. Розгляд принципу безупинного сортування ПО детальніше на прикладі триетапного сортування.
лекция, добавлен 25.06.2017Розробка концепту системи машинного зору для ідентифікації стану технологічного обладнання та засобів автоматизації на виробничих ділянках. Створення інструментів для взаємодії із зображеннями, інтеграція системи з підсистемою підтримки прийняття рішень.
статья, добавлен 05.09.2024- 82. Моделі і методи інженерії квантів знань для прийняття рішень за умов імовірнісної невизначеності
Розробка алгоритмів інженерії квантів знань для комп’ютерної підтримки рішень за умов невизначеності. Дослідження формальних процедур машинного маніпулювання знаннями та операторів їх логічного виводу. Алгоритмізація автоматичного квантування інформації.
автореферат, добавлен 28.09.2015 Аналіз схеми базового алгоритму навчання системи прийняття рішень за методом функціонально-статистичних випробувань. Методика оцінки диференційної інформативності ознак розпізнавання за допомогою логарифмічної статистичної інформаційної міри Кульбака.
методичка, добавлен 26.09.2017Застосовування оберненої матриці для вирішення рівнянь та знаходження вигляду вектора у новому базисі. Використання метода Гауса-Йордана для розв'язання систем лінійних алгебраїчних задач. Особливість користування зручністю та простотою програми.
курсовая работа, добавлен 10.06.2014Створення програми для використання алгоритмів сортування масивів різними способами. Вимоги до програмного забезпечення. Порядок контролю і прийому. Сортування масиву методом "бульбашки", Шелла. Визначення інформаційних зв'язків програмних компонентів.
курсовая работа, добавлен 23.12.2014Прогресс и проблемы нейронного машинного перевода с казахского на английский язык, охватывающие множество аспектов NMT, включая различные типы архитектуры, процедуры обучения, формирование корпусов, методы подготовки данных и показатели оценки.
статья, добавлен 13.12.2024История развития машинного перевода. Классификация систем машинного перевода по Л. Чайлду: автоматический перевод, автоматизированный перевод при участии человека и при помощи компьютера. Проблема переводимости, грамматических различий в языках.
доклад, добавлен 19.02.2016Характеристика основних тенденцій розвитку і поточного стану програмної інженерії. Поняття методів реінженерії, як складової її частини. Принципи реалізації графічного інтерфейсу та функціональних можливостей трасувальника. Архітектура системи NetPilot.
автореферат, добавлен 28.07.2014Постановка 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 27.03.2014Знаходження ступеня лінійного логічного перетворення скінченних предикатів та предикатних операцій. Розв'язання задачі ідентифікації та оберненої задачі для лінійного логічного перетворення. Обчислення та побудова алгоритму лінійних логічних перетворень.
автореферат, добавлен 28.09.2015Главные особенности и классификации машинного перевода. Основные достоинства полностью беспроводных наушников Mymanu Clik, предназначенных для перевода языков. Осуществление управления гаджетом через сенсорную панель, встроенную на одном из наушников.
контрольная работа, добавлен 27.06.2020Порівняльний аналіз ESW-систем з традиційними системами електронного навчання. Створення системи, що визначає методи подання, обміну й інтеграції даних та ресурсів. Побудова допоміжних систем в колаборативному навчальному просторі інтелектуального типу.
автореферат, добавлен 30.07.2015Розробка операційного автомату і машинного алгоритму. Методи виконання операції множення. Обчислення абсолютної, відносної похибок виконання операції. Керуючі автомати з програмованою логікою із вертикальним кодуванням. Складання таблиці прошивки пам’яті.
курсовая работа, добавлен 14.03.2013Представлені результати моделювання спроб несанкціонованого вилучення стеганоконтенту при зміні параметрів просторового позиціонування опорних блоків (ОБ) серій вихідних зображень. Адаптивна модифікація структури вихідного масиву серій ОБ контенту.
статья, добавлен 13.12.2023Десктопные переводчики PROMT для английского, немецкого, французского, испанского, итальянского, португальского и русского языков. Создание первой системы машинного перевода PROMT. Качество перевода и его зависимость от объёмов лингвистических баз данных.
статья, добавлен 30.03.2015Загальна характеристика та функціональні особливості мови програмування Паскаль, оцінка її можливостей і сфери практичного використання. Сортування як впорядкування набору однотипних даних за зростанням або спаданням, способи та програмне обґрунтування.
контрольная работа, добавлен 06.12.2013Рассмотрение 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 19.02.2019Поняття масиву, його сутність і особливості, різновиди та характеристика, відмінні риси.. Порядок і етапи побудування індексованої змінної. Методи оголошення області видимості масиву. Порядок створення масиву елементів керування, його призначення.
лабораторная работа, добавлен 13.02.2009Особенности 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 15.09.2018Исследование 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 13.03.2019