Усовершенствование методов и алгоритмов для автоматического распознавания и классификации фальшивых новостей с высокой точностью
Данная научная работа подтверждает, что с помощью усовершенствованных методов обработки текста и машинного обучения можно значительно повысить эффективность систем по борьбе с дезинформацией. Использование алгоритмов RandomForest и SGDClassifier.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Информационные технологии |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Аузбаева А.М. |
| Дата добавления | 02.01.2025 |
| Размер файла | 4,3 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Обзор основных алгоритмов и методов распознавания лиц. Архитектура средств динамического отслеживания лиц в видеопоследовательности. Результаты тестирования на больших объемах видеоданных. Разработка алгоритмов и методов динамического отслеживания лиц.
дипломная работа [5,9 M], добавлен 20.07.2014Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Обзор математических методов распознавания. Общая архитектура программы преобразования автомобильного номерного знака. Детальное описание алгоритмов: бинаризация изображения, удаление обрамления, сегментация символов и распознавание шаблонным методом.
курсовая работа [4,8 M], добавлен 22.06.2011Анализ методов решения разреженных недоопределенных систем линейных алгебраических уравнений с помощью эффективных алгоритмов, основанных на декомпозиции линейных систем и учете их сетевых свойств. Использование встроенных методов пакета Mathematica.
курсовая работа [4,2 M], добавлен 22.05.2014Понятие и особенности построения алгоритмов распознавания образов. Различные подходы к типологии методов распознавания. Изучение основных способов представления знаний. Характеристика интенсиональных и экстенсиональных методов, оценка их качества.
презентация [31,6 K], добавлен 06.01.2014Обзор существующих алгоритмов для обнаружения лиц. Выравнивание лица с помощью разнообразных фильтров. Использование каскадного классификатора Хаара для поиска лиц на изображении. Распознавание лиц людей с использованием локальных бинарных шаблонов.
дипломная работа [332,4 K], добавлен 30.09.2016Создание системы предобработки данных; разработка системы классификации на базе методов и алгоритмов машинного обучения, их реализация в программной системе. Предобработка информации, инструкция пользователя, система классификации, машинный эксперимент.
дипломная работа [917,1 K], добавлен 31.01.2015Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.
дипломная работа [887,3 K], добавлен 26.11.2013Популярность алгоритмов машинного обучения для компьютерных игр. Основные техники обучения с подкреплением в динамической среде (компьютерная игра "Snake") с экспериментальным сравнением алгоритмов. Обучение с подкреплением как тип обучения без учителя.
курсовая работа [1020,6 K], добавлен 30.11.2016Методы предобработки изображений текстовых символов. Статистические распределения точек. Интегральные преобразования и структурный анализ. Реализация алгоритма распознавания букв. Анализ алгоритмов оптического распознавания символов. Сравнение с эталоном.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.09.2014