Отрывок: 6 Нейронная сеть Построенная по аналогии с биологическим устройством нервной системы человека, нейронные сети – это семейство моделей, которые в последние годы продвинули науку вперед в таких областях, как iX 34 компьютерное зрение, анализ временных рядов и другие. Принцип модели (изображен на рисунке 18) заключается в том, что к данным применяется последовательность линейных преобразований, дополненных функцией активации нейрона. ...
Название : Анализ метаданных большого объема с использованием методов машинного обучения
Авторы/Редакторы : Гринина В. С.
Белоусов А. А.
Суханов С. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2019
Библиографическое описание : Гринина, В. С. Анализ метаданных большого объема с использованием методов машинного обучения : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 01.03.02 "Прикладная математика и информатика" (уровень бакалавриата) / В. С. Гринина ; рук. работы А. А. Белоусов ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики,. - Самара, 2019. - on-line
Аннотация : Объектом исследования являются методы машинного обучения дляразработки модели классификации.Цель работы – провести анализ метаданных большого объема сиспользованием методов машинного обучения.В данной работе произведен анализ выбранного набора данных,
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20191022100735
Ключевые слова: машинное обучение
искусственный интеллект
нейронные сети
методы анализа данных
методы классификации
метаданные
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Гринина_Вероника_Сергеевна_Анализ_метаданных_большого_объёма.pdf3.81 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.