Метод переноса обучения через аугментации в задачах классификации текста
Существующие методы аугментации тренировочных данных в задаче классификации, их сравнительная характеристика и особенности применения. Порядок проведения экспериментов по аугментированию с помощью различных подходов. Их сравнение с методом EDA.
Подобные документы
Эталонная модель Всемирного форума по интернету вещей. Анализ центров обработки данных и облачных вычислений. Исследование подходов к разработке распределенных алгоритмов обучения. Методы машинного обучения. Изучение наивного байесовского классификатора.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Основы баз данных: история, классификация. Основные действия, которые пользователь может выполнять с помощью системы управления. Microsoft Access, Paradox, dBase, FoxPro, Visual FoxPro. Ключевое поле: общее понятие, формат, размер. Отчет в базе данных.
контрольная работа, добавлен 17.01.2013Задачи построения классифицированной выборки при наличии групповой экспертной классификации объектов. Способ классификации объектов на основе показателя уверенности и формирования взвешенной выборки, учитывающей в качестве веса объектов этот показатель.
статья, добавлен 18.01.2018Существующие методы извлечения информации из текстовых данных. Способы извлечения сущностей и отношений. Описание методов автоматического построения онтологий по корпусу, а также способов их оценки. Идентификация фактов, локализованных во времени.
статья, добавлен 26.04.2019Способ по предсказанию успешности реакции с помощью методов машинного обучения. Модели с использованием методов глубокого обучения, решающие задачи генерации потенциально неуспешных реакций и классификации реакций на успешно проходящие и некорректные.
дипломная работа, добавлен 24.10.2020Трактовка термина и описание видов баз данных. Основные классификации БД: по модели данных, среде постоянного хранения информации, содержимому, степени распределенности, способу доступа к данным, предметным областям использования и их характеристика.
реферат, добавлен 29.04.2015Определение распознавания объектов как метода компьютерного зрения для идентификации объектов на изображениях или видео. Рассмотрение алгоритма обнаружения объекта методом машинного обучения и методом глубокого обучения с помощью средств Matlab.
статья, добавлен 24.10.2020Характеристика процесса построения простейшей нейронной сети в пакете neuralnet. Анализ алгоритма подготовки данных на примере набора данных iris. Описание процесса обучения нейронной сети. Оценка качества классификации данных полученной нейронной сетью.
статья, добавлен 28.10.2020Описание 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 19.01.2018Рассмотрение подходов и алгоритмов оценки онтологии. Исследование области применения программно-информационной системы оценки качества дистанционного курса обучения на основе онтологической модели. Построение классификации ее метрических характеристик.
статья, добавлен 26.07.2018Сущность технологии банков данных, анализ их основных компонентов, классификации и этапов проектирования. Порядок концептуального, даталогического проектирования с использованием с Allfusion Erwin Data Modeler. Создание баз данных в MS Access 2007.
учебное пособие, добавлен 18.03.2014Обобщение основных подходов к распознаванию текста. Принципы функционирования программного обеспечения OCR – оптического распознавания символов. Контекстное распознавание текста. Нейронные сети. Примеры программ для различных видов распознавания текста.
реферат, добавлен 06.06.2013Классификации обучающих программ для электронного обучения. Понятие педагогического сценария. Создание интерфейсов отображения теоретического материала, тестирования, выведения результатов, базы данных. Поддержание удобного администрирования сайта.
дипломная работа, добавлен 16.06.2018Разработка алгоритма обучения технических систем, позволяющего выполнять автоматическую настройку функций принадлежности нечетких (fuzzy) множеств в соответствии с обучающей выборкой. Результаты моделирования алгоритма обучения в системе Matlab.
статья, добавлен 02.02.2019Назначение и область применения информационной системы, особенности их классификации. Выбор и проектирование базы данных и системы управления базами данных. Разработка клиентского приложения. Выбор языка программирования. Разработка интерфейса системы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Классификация – особый вид логической операции. Методы классификации объектов: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, случайный лес, дерево принятия решений. Исследование известных типов данных train.csv с помощью программы Orange.
лабораторная работа, добавлен 15.02.2021Решение задачи коммивояжёра методом динамического программирования. Первый шаг оптимизации и определение расстояния через любые две вершины в начальную. Решение задачи методом ветвей и границ с помощью алгоритма Литтла, особенности решения жадным методом.
контрольная работа, добавлен 20.05.2015Механизмы обмена массивами данных между клиентом и сервером с помощью сети Интернет в условиях увеличения объема обрабатываемой информации. Методы решения проблем связанных с отказоустойчивостью и масштабируемостью при двухзвенной сетевой архитектуре.
статья, добавлен 28.05.2017Характеристика многошаговых методов Адамса (явного и неявного), прогноза и коррекции. Специфика их описания и принципов, анализ применения к конкретной задаче, код программы решения данных методов на языке программирования Borland C++ Builder 6.
курсовая работа, добавлен 01.12.2009Изучение метода генерирования нечеткого классификатора на ряде практических задач классификации. Гибридизация Питтсбургского метода на основе применения Мичиганского метода как оператора мутации. Коэволюционный метод обучения алгоритмических композиций.
статья, добавлен 19.01.2018Главная страница и страницы создания новой записи, чтения данных по индексу, обновления и удаления существующей записи. Характеристика особенностей формирования данных CRUD с помощью PHP. Примеры кода для понимания и применения в реальных проектах.
практическая работа, добавлен 21.03.2024Проведение эксперимента по применению различных видов шифрования данных. Сравнение алгоритмов криптозащиты DES и RSA. Выявление их особенностей, устойчивости к взлому, достоинств и недостатков. Анализ сфер применения. Обзор исходных текстов программ.
практическая работа, добавлен 21.08.2017Ознакомление с корпоративными информационными системами и базами данных. Рассмотрение классификации хранилищ данных (Data Warehouse) в корпорациях. Технология комплексного многомерного анализа информации. Оперативная аналитическая обработка данных.
курсовая работа, добавлен 09.02.2014Понятие и методы управления базами данных. Системы, основанные на инвертированных списках, иерархические и сетевые СУБД, их сильные места и недостатки. Реляционная база данных. Порядок создания модели данных с помощью ERWin, типы сущностей и их анализ.
курс лекций, добавлен 07.01.2013Топологии нейронной сети: биологический нейрон, функции активации, закономерности обучения. Существующие архитектуры и их сравнительная характеристика. Многослойный перцептрон нейронной сети, особенности ее использования для динамических систем.
отчет по практике, добавлен 18.02.2019