Теоретические основы и модели машинного обучения
Основы машинного обучения на компьютерных программах и алгоритмах, которые самостоятельно обучаются адаптироваться и расти при подаче новых данных. Вкладывание в отдельную программу/компьютер алгоритмов поиска решений, использующих данные статистики.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 23.02.2025 |
| Размер файла | 2,5 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
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 30.11.2016Создание 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 31.01.2015Получение и обработка данных о веб-сайте. Иерархическая классификация, алгоритмы машинного обучения. Решающие деревья, плоские классификаторы. Метрики оценки качества. Полная точность (accuracy), кросс-валидация. Параллельные вычисления, хранение данных.
курсовая работа [276,8 K], добавлен 04.09.2016Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017Основные объекты СУБД Microsoft Access. Формирование запросов на выборку. Основные протоколы обмена в компьютерных сетях. Использование и применение архитектуры клиент-сервер или файл-сервер. Основы реляционных БД. Наиболее известные модели данных.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 13.01.2014Історія машинного перекладу як науково-прикладного напряму. Теорія машинного перекладу. Особливості використання систем, орієнтованих на персональні комп’ютери. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу. Приклади систем машинного перекладу.
реферат [21,5 K], добавлен 19.02.2011Использование классификаторов машинного обучения для анализа данных. Создание модели, которая на основании параметров, влияющих на течение диабета, выявляет показатель возвращения больного в ухудшенное состояния после оказанного лечения (реадмиссию).
дипломная работа [625,2 K], добавлен 10.06.2017Теоретические сведения об алгоритмах поиска подстроки в строке. Глобализация информации в сети Internet. Интеллектуальный поиск. Алгоритм последовательного (прямого) поиска, Рабина и их применение. Анализ алгоритмов. Реализация программного кода.
курсовая работа [230,8 K], добавлен 12.02.2009Machine Learning как процесс обучения машины без участия человека, основные требования, предъявляемые к нему в сфере медицины. Экономическое обоснование эффективности данной технологии. Используемое программное обеспечение, его функции и возможности.
статья [16,1 K], добавлен 16.05.2016История автоматизированного перевода. Современные компьютерные программы перевода. Сфера использования машинного перевода. Формы организации взаимодействия человека и ЭВМ в машинном переводе. Интерредактирование и постредактирование машинного перевода.
курсовая работа [30,0 K], добавлен 19.06.2015Анализ 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 22.10.2012Разработка программного комплекса, позволяющего проиллюстрировать работу с иерархическими структурами данных. Способы изображения древовидной структуры. Двоичное (бинарное) дерево поиска. Описание алгоритмов, которые используются в программном комплексе.
курсовая работа [747,2 K], добавлен 09.06.2013Краткие теоретические сведения об используемых алгоритмах. Описание организации структур хранимых данных. Функции организации работы для администратора и пользователя. Схемы алгоритмов работы приложения. Вспомогательные функции и функции расчёта, меню.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 28.05.2015Компьютерные обучающие системы. Принципы новых информационных технологий обучения. Типы обучающих программ. Активизация обучения. Компьютерное тестирование. Перспективные исследования в области компьютерного обучения. Интернет-технологии, мультимедиа.
контрольная работа [60,3 K], добавлен 10.09.2008Виды машинного обучения, его основные задачи и методы. Подходы к классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, стохастический градиентный спуск, K-ближайший сосед, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов.
курсовая работа [436,9 K], добавлен 14.12.2022Методы реализации алгоритмов сортировки и алгоритмов поиска на языках программирования высокого уровня. Программирование алгоритмов сортировки и поиска в рамках создаваемого программного средства на языке Delphi. Создание руководства пользователя.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 16.04.2012Разработка проектных решений по созданию подсистемы учета студентов в деканате различных форм и видов обучения, диагностический анализ системы управления. Проектирование информационной базы данных, построение инфологической и датологической модели.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 24.06.2011Человеко-машинный интерфейс. Текстовый и смешанный (псевдографический) интерфейсы. Применение человеко-машинного интерфейса в промышленности. Программные средства для разработки человеко-машинного интерфейса. Среда разработки мнемосхем GraphworX32.
дипломная работа [5,3 M], добавлен 19.03.2010Описание самообучающейся экспертной системы и деятельности центра обучения иностранным языкам. Описание разработанной схемы данных, диаграммы классов, алгоритмов поиска ответа. Результаты тестирования разработанной системы. Учетные записи и работа с ними.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 14.04.2015Теоретические основы разработки приложения для автоматизации данных по Олимпиаде. Основные свойства объектов, связей, их атрибуты. Создание отчета на примере "спортсмены занявшие места с 1 по 3". Структура запросов, таблиц базы данных в Microsoft Access.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 09.12.2013