Отрывок: 5) Чувствительность к дисбалансу классов. SVM может столкнуться с проблемой дисбаланса классов, когда один класс представлен значительно большим количеством образцов, чем другой класс. В таких случаях SVM может быть смещен в сторону более представленного класса и плохо классифицировать менее представленный класс. Необходимо учитывать эти недостатки и принимать соотв...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЛастухина А. Д.ru
dc.contributor.authorБондаренко В. В.ru
dc.contributor.authorЛуканов А. С.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorЕстественнонаучный институтru
dc.coverage.spatialавтор текстаru
dc.coverage.spatialгендерru
dc.coverage.spatialискусственный интеллектru
dc.coverage.spatialмашинное обучениеru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialобработка естественного языкаru
dc.creatorЛастухина А. Д.ru
dc.date.accessioned2023-07-06 10:31:46-
dc.date.available2023-07-06 10:31:46-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20230616145434ru
dc.identifier.citationЛастухина, А. Д. Применение методов искусственного интеллекта для решения задачи определения гендерной принадлежности автора текста : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.03.03 "Математическое обеспечение и администрирование информационных систем" (уровень бакалавриата), направленность (профиль) "Разработка и администрирование информационных систем" / А. Д. Ластухина ; рук. работы В. В. Бондаренко ; нормоконтролер А. С. Луканов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонау. - Самара, 2023. - 1 файл (0,6 Мб). - Текст : электронныйru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Primenenie-metodov-iskusstvennogo-intellekta-dlya-resheniya-zadachi-opredeleniya-gendernoi-prinadlezhnosti-avtora-teksta-104376-
dc.description.abstractОбъектом исследования являются методы искусственного интеллекта, применяемые для обработки текстов на естественном языке. Цель работы – исследование возможности применения методов искусственного интеллекта для решения задачи определения гендерной принадлежности автора текста. В результате выполнения работы были реализованы классические методы машинного обучения и сверточная нейронная сеть на языке Python версии 3.10.10 в интегрированной среде разработки PyCharm Professional Edition 2023.1.2, также проведен анализ реализованных методов. Полученные результаты имеют широкую область применения, включая автоматическую классификацию авторов текстов по гендерной принадлежности, исследования в области лингвистики, а также потенциальное использование в качестве инструмента для анализа текстов в различных сферах деятельности, таких как судебноавтороведческая экспертиза, маркетинг и др.ru
dc.titleПрименение методов искусственного интеллекта для решения задачи определения гендерной принадлежности автора текстаru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.8ru
dc.textpart5) Чувствительность к дисбалансу классов. SVM может столкнуться с проблемой дисбаланса классов, когда один класс представлен значительно большим количеством образцов, чем другой класс. В таких случаях SVM может быть смещен в сторону более представленного класса и плохо классифицировать менее представленный класс. Необходимо учитывать эти недостатки и принимать соотв...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Ластухина_Алина_Дмитриевна_Применение_методов_искусственного_интеллекта.pdf626.19 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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