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.pdf | 3.81 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.