Детекция облачности методами машинного обучения
Изучение основных метеорологических и стандартных метрик классификации в решении задачи детекции облачности. Проверка гипотезы касательно источников данных и их влияние на результат модели. Эксперименты с архитектурами моделей прогнозирования облачности.
Подобные документы
Возможность применения машинного обучения при классификации спама. Структура файла "spam". Программный код использования библиотеки pandas, перевода категориальных признаков в числовые. Код тестирования различного количества нейронов, его анализ.
статья, добавлен 17.02.2019Рассматриваются основные алгоритмы для кластеризации текстовых документов, осуществляется выбор данных для последующего обучения модели основанных на рассматриваемых алгоритмах и проводится анализ метрик. Результирующие метрики по итогам обучения.
статья, добавлен 14.02.2025Рассматриваются основные алгоритмы для кластеризации текстовых документов, осуществляется выбор данных для последующего обучения модели основанных на рассматриваемых алгоритмах и проводится анализ метрик. Результирующие метрики по итогам обучения.
статья, добавлен 14.02.2025Возможности 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 09.09.2024Данная 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 18.02.2025Общая 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 01.12.2019Описание модели информационной среды, в которой движение информации описано дифференциальным уравнением в частных производных. Преобразование вектора данных в аналог потока данных, а матрицу данных в ансамбль матриц. Изменение разделительных поверхностей.
статья, добавлен 19.01.2018Проблема 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 27.08.2016Разработка 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 10.12.2019- 35. Разработка моделей для прогнозирования и анализа данных с применением пакета программ STATISTICA
Анализ методов и технологий Data Mining. Применение искусственных нейронных сетей. Освоение среды Data Miner и разработка моделей анализа данных с применением программ STATISTICA. Анализ результатов применения моделей прогнозирования и анализа данных.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019 Целевое пространство информационных массивов, построение процедур его декомпозиции. Критерий сложности построения информационных массивов. Классификация неопределенностей при решении задачи классификации, выбор математического аппарата для формализации.
автореферат, добавлен 29.08.2018Наиболее важной составляющей верного прогноза является правильный набор данных для футбольных матчей. Версия футбольного прогноза, представленную в виде задачи классификации с целевым признаком, состоящего из классов: победа хозяев, победа гостей и ничья.
статья, добавлен 20.02.2025Исследование 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 13.03.2019Примеры задач компьютерного зрения. Методы машинного обучения. Модели нейронных сетей для задачи мульти-классификации и детектирования. Порядок создания системы детектирования и сегментирования предметов одежды на фото. Нейронные сети, модель SSD300.
статья, добавлен 18.07.2020Обучение с учителем и формальная запись задачи классификации. Каскадный классификатор, выбор предметной области и обзор реализаций методов машинного обучения. Мобильные платформы и изучение инструментов разработки. Обучение каскадного классификатора.
дипломная работа, добавлен 11.07.2016Исследование и анализ результатов сравнения нейронной сети на основе формальных понятий с другими методами классификации данных. Ознакомление с методами классификации данных на реальных датасетах. Характеристика антимононотонности соответствия Галуа.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017Обеспечение оптимизации часто выполняемых типовых запросов. Построение математических моделей их организации и способов хранения хронологических данных в системах мониторинга и прогнозирования. Методика разделения массивов данных в различные таблицы.
статья, добавлен 29.04.2017Анализ вопроса получения количественных метрик ER-диаграмм проектируемых баз данных с целью последующей оценки их сложности и прогнозирования сроков реализации проекта. Метрические характеристики для представленного примера ER-диаграммы в нотации Чена.
статья, добавлен 31.07.2018Рассмотрение модели данных как интегрированного набора понятий для описания и обработки данных, связей между ними и ограничений. Анализ их основных категорий. Преимущества и недостатки иерархической и сетевой моделей. Основы работы реляционных СУБД.
курсовая работа, добавлен 20.12.2014Основные понятия и существующие алгоритмы машинного обучения, особенности их применения в информационных системах. Подходы к обработке естественного языка. Вызовы и ограничения применения машинного обучения в информационных системах, его перспективы.
курсовая работа, добавлен 20.05.2023Рассмотрение машинного обучения как одного из приоритетных направлений на сегодняшний день. Особенности автоматизации процесса построения модели обработки данных для коммерческого использования. Характеристика методов декомпозиции временных рядов.
статья, добавлен 19.12.2017Анализ временных рядов как основной шаг в построении модели прогнозирования. Выявление различных признаков и параметров рассматриваемого временного ряда. Визуализация данных как самый сильный инструмент на этапе формирования модели прогнозирования.
статья, добавлен 19.12.2017Предсказание 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 25.08.2020Внешние коммуникации — информация, которую компания распространяет среди общественности о самой организации, ее продуктах и услугах. Схема работы методов машинного обучения в сентимент-анализе. Нейронная сеть - определенная совокупность алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 18.07.2020История технологии баз данных. Основные понятия иерархической структуры. Информационные конструкции в иерархической модели. Сравнение моделей данных. Упорядочение линейных, табличных, иерархических структур данных. Недостатки иерархической модели данных.
реферат, добавлен 07.12.2014