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
Вид статья
Язык русский
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 20.07.2014

  • Анализ 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 22.10.2012

  • Обзор 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 22.06.2011

  • Анализ 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 22.05.2014

  • Понятие 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 06.01.2014

  • Обзор 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 30.09.2016

  • Создание 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 31.01.2015

  • Оптико-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 26.11.2013

  • Популярность 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 30.11.2016

  • Методы 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

  • Необходимость в системах распознавания символов. Виды сканеров и их характеристики. Оптимальное разрешение при сканировании. Программы распознавания текста. Получение электронного документа. FineReader - система оптического распознавания текстов.

    презентация [469,2 K], добавлен 15.03.2015

  • Анализ существующих алгоритмов фильтрации и сегментации изображений. Разработка алгоритмов обработки видеопотока на основе выделенных быстрых методов. Реализация принимающей части цепочки сервер-клиент, получающую видеопоток с мобильного устройства.

    дипломная работа [337,5 K], добавлен 24.01.2016

  • Разработка алгоритмов на персональном компьютере, среда Турбо Паскаль. Работа программы для шифровки и дешифровки текста. Алгоритм шифрования: с помощью команды ORD. Функция Password а преобразовании символа, введенного пользователем ключа в его числовой

    курсовая работа [19,6 K], добавлен 17.10.2008

  • Теоретические основы распознавания образов. Функциональная схема системы распознавания. Применение байесовских методов при решении задачи распознавания образов. Байесовская сегментация изображений. Модель TAN при решении задачи классификации образов.

    дипломная работа [1019,9 K], добавлен 13.10.2017

  • Факторизация натурального числа. Метод квадратичного решета. Факторизация с помощью эллиптических кривых. Реализация алгоритмов натуральных чисел и оценка их эффективности. Применение алгоритмов факторизации натуральных чисел в программной среде Maple.

    курсовая работа [851,6 K], добавлен 25.06.2013

  • Трудности использования эволюционных алгоритмов. Построение вычислительных систем, основанных на принципах естественного отбора. Недостатки генетических алгоритмов. Примеры эволюционных алгоритмов. Направления и разделы эволюционного моделирования.

    реферат [187,4 K], добавлен 21.01.2014

  • Появление технических систем автоматического распознавания. Человек как элемент или звено сложных автоматических систем. Возможности автоматических распознающих устройств. Этапы создания системы распознавания образов. Процессы измерения и кодирования.

    презентация [523,7 K], добавлен 14.08.2013

  • Анализ алгоритмов, оценка параметров алгоритма (эффективности, сложности, правильности). Комплексный анализ эффективности алгоритма на основе комплексной оценки ресурсов формальной системы. Верификация при коллективной разработке программных систем.

    презентация [234,9 K], добавлен 22.10.2013

  • Принципы компьютерной стеганографии. Классификация методов сокрытия информации. Популярность метода замены наименьшего значащего бита. Сущность методов расширения палитры и блочного сокрытия. Применение методов в GIF изображениях. Реализация алгоритмов.

    курсовая работа [589,7 K], добавлен 17.02.2013

  • Обзор рекурсивных алгоритмов с позиции теории алгоритмов, теории сложности, с точки зрения практического программирования. Имитация работы цикла с помощью рекурсии. Способы изображения древовидных структур. Синтаксический анализ арифметических выражений.

    курсовая работа [432,2 K], добавлен 16.01.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.