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
- 1. 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 Основні теоретичні аспекти алгоритму та сортування. Класифікація параметрів оцінки алгоритмів. Характеристика методів сортування та реалізація алгоритму "швидкого сортування". Реалізація мовою програмування C#. Особливості реалізації програмного коду.
курсовая работа, добавлен 21.10.2020Дослідження 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 30.05.2021Аналіз засобів розробки для реалізації програмного комплексу для автоматизації діяльності. Методи, моделі та інформаційні технології з використання нейронних мереж при реалізації машинного навчання автоматичних систем управління листоправильних машин.
статья, добавлен 21.03.2024Розробка моделі машинного навчання на базі набору даних змагань "M5 Accuracy", метою якого є точний прогноз продаж товарних одиниць для компанії роздрібної торгівлі у світі - Walmart. Побудова її високорівневої інтерпретації з використанням підходу SHAP.
статья, добавлен 14.05.2024Відомості про методи сортування. Алгоритми сортування та їх класифікація. Принцип роботи сортування методом бульбашки. Сортування методом Шелла. Особливості сортування вибором. Сортування простими вставками. Приклад реалізації алгоритмів мовою С++.
курсовая работа, добавлен 18.08.2017Використання 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 19.09.2024Розгляд підходів, спрямованих на підвищення реалістичності поведінки ігрових персонажів рольових комп'ютерних ігор за допомогою побудови моделей ігрового штучного інтелекту. Аналіз моделей машинного навчання з відповідно підібраними параметрами.
статья, добавлен 23.03.2024Поняття про вбудовані функції Маткада. Звернення та обчислення визначника для квадратних матриць. Знаходження скалярного і векторного добутку двох заданих трьохелементних векторів. Обчислення максимального і мінімального елемента довільної матриці.
лабораторная работа, добавлен 19.07.2017У роботі здійснено аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. Сфери застосування нейронних мереж.
статья, добавлен 26.04.2023Аналіз моделей глибокого та машинного навчання для оптимізованої обробки природної мови, їх переваги та обмеження. Оцінка ефективності моделей в різноманітних завданнях NLP, включаючи визначення тону тексту, відповіді на питання та машинний переклад.
статья, добавлен 16.09.2024Короткий аналіз методів машинного навчання та нейромережевих технологій, які використовуються для виявлення аномалій. Опис алгоритму та фрагментів програмної реалізації. Дослідження критичних систем інформаційної інфраструктури в умовах кібервійни.
статья, добавлен 29.09.2023Пошук та сортування одновимірних масивів. Метод швидкого сортування ("QuickSort") та його універсальність. Використання методу вставок у невеликих масивах. Реалізація алгоритму прямого сортування. Метод сортування вставками та його ефективність.
курсовая работа, добавлен 30.05.2016Аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. сфери застосування розробок у галузі штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 17.12.2022Впровадження моделей машинного навчання у сферу інтелектуального обслуговування промислового обладнання. Розумне виробництво використовує передову аналітику даних для доповнення фізичних законів щодо підвищення ефективності роботи виробничих систем.
статья, добавлен 26.08.2022Розробка та програмна реалізація базового алгоритму навчання системи прийняття рішень для розпізнавання двох класів (М=2) і алгоритм екзамену для функціонування навчання за методом функціонально-статистичних випробувань. Критерії оптимізації програми.
контрольная работа, добавлен 12.06.2014Аналіз факторів впливу на виграш та статистики виграшних та програшних ігор. Визначення за допомогою методів машинного навчання за результатами даних вірогідності виграшу у грі. Моделювання статистичних факторів, які впливають найбільше на рейтинг команд.
курсовая работа, добавлен 14.12.2020Дослідження екстремальних задач на комбінаторних конфігураціях, розробка підходів та методів розв’язання. Розробка методу направленого структурування, на базі нових методів генерування: рекурсивного методу та методу переміщення максимального елементу.
автореферат, добавлен 19.07.2015Вивчення основних принципів побудови сервісів для платформ Телеграм та Фейсбук, застосування та дослідження нейронної мережі та методів природньої обробки мови з використаням машиного навчання для покращення унівесальності та ефективності чат-бота.
статья, добавлен 23.10.2020Сутність, специфіка та призначення сортування. Характеристика принципу роботи сортування методом бульбашки. Схема роботи методу сортування Шелла, особливості його алгоритму. Використання стратегії "розділяй і володарюй" у процесі швидкого сортування.
курсовая работа, добавлен 14.08.2017Застосування методу знаходження лінійного логічного перетворення для розв’язання задачі знаходження гіпотетично зв’язаних об’єктів, що дозволяє підвищити швидкість пошуку розв’язку системи предикатних рівнянь. Аналіз ефективності застосування методу.
статья, добавлен 19.06.2018Розмежовується автоматизований та машинний види перекладу. Наводяться існуючі класифікації систем машинного перекладу. Аналізуються системи машинного перекладу. Пропонується коротка характеристика кожного типу машинного перекладу, їх особливості.
статья, добавлен 11.05.2018Історія машинного перекладу як науково-прикладного напряму. Створення програм на потребу користувачів для переведення текстів комерційної, технічної або Інтернет-інформації. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу і приклади систем.
реферат, добавлен 31.12.2013Розробка 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 26.01.2024Переваги 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 17.01.2013