| 
Поиск по ключевому слову "машинное обучение"
Обзор методов классификации эмоций человека для задач распознавания эмоций
| Авторы: Русанова Е.Г. | Опубликовано: 07.10.2022 |
| Опубликовано в выпуске: #8(73)/2022 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2022-8-821 | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
| Ключевые слова: эмоции, классификация эмоций, распознавание эмоций, спонтанные эмоции, статические эмоции, автоматические классификаторы, компьютерное зрение, интеллектуальные системы, машинное обучение | |
Создание системы автоматической классификации текстовых отзывов на русском языке с помощью машинного обучения
| Авторы: Кузнецов Т.А., Гавриленков С.И. | Опубликовано: 24.06.2022 |
| Опубликовано в выпуске: #5(70)/2022 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2022-5-794 | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
| Ключевые слова: машинное обучение, Индустрия 4.0, обработка естественного языка, классификация текстовых отзывов, автоматизация обработки текстовых отзывов, анализ тональности текстовых отзывов, векторизация текстовых данных, наивный байесовский классификатор | |
Сбор и подготовка текстовых данных для задач обработки естественного языка
| Авторы: Ладонцев А.Ф. | Опубликовано: 07.07.2021 |
| Опубликовано в выпуске: #6(59)/2021 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2021-6-708 | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами | |
| Ключевые слова: компьютерная лингвистика, естественные языки, обработка, анализ тональности, машинное обучение, язык программирования, Python | |
Метод глубокого метамультиагентного машинного обучения, основан-ный на принципе максимума
| Авторы: Смирнова К.Д. | Опубликовано: 29.04.2021 |
| Опубликовано в выпуске: #4(57)/2021 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2021-4-694 | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами | |
| Ключевые слова: машинное обучение, обучение с подкреплением, метаобучение, высо-коуровневая система, Q-обучение, мультиагентное обучение, коэффициент дисконтирования, скорость обучения | |
Ансамбль классификаторов для системы обнаружения вторжений
| Авторы: Ломанов А.А. | Опубликовано: 07.04.2021 |
| Опубликовано в выпуске: #3(56)/2021 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2021-3-684 | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
| Ключевые слова: сетевые атаки, сигнатурный метод, обнаружение вторжений, классификация, терминальный классификатор, гибридизация, ансамбль классификаторов, машинное обучение | |
Применение метода определения позиции для детектирования конечностей человека
| Авторы: Солнцева А.Д., Солнцев Д.С., Борде А.С. | Опубликовано: 03.09.2020 |
| Опубликовано в выпуске: #8(49)/2020 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2020-8-632 | |
| Раздел: Медицинские науки | Рубрика: Медицинское оборудование и приборы | |
| Ключевые слова: оценка позы, нейросети, диагностика, машинное обучение, распознавание образов, цифровая обработка изображений, искусственный интеллект, компьютерное зрение | |
Определение оптимальной архитектуры нейронной сети для поиска стыковых накладок железнодорожного пути
| Авторы: Маренов Н.Е. | Опубликовано: 21.06.2020 |
| Опубликовано в выпуске: #6(47)/2020 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2020-6-618 | |
| Раздел: Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы | Рубрика: Лазерные и оптико-электронные системы | |
| Ключевые слова: сверточная нейронная сеть, глубокое обучение, машинное обучение, классификация изображений, распознавание образов, железнодорожный путь, стыковая накладка, обнаружение дефектов | |
Применение конволюционных нейронных сетей для обучения манипуляционного робота операции захвата объектов
| Авторы: Жамал Маис | Опубликовано: 31.01.2020 |
| Опубликовано в выпуске: #1(42)/2020 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2020-1-571 | |
| Раздел: Машиностроение и машиноведение | Рубрика: Роботы, мехатроника и робототехнические системы | |
| Ключевые слова: Робот, манипулятор, операция захвата, нейронная сеть, конволюционная нейросеть, машинное обучение, обучение нейросети, искусственный интеллект | |
Сравнение алгоритмов распознавания образов для семантического анализа изображений
| Авторы: Васильева Е.А. | Опубликовано: 04.03.2019 |
| Опубликовано в выпуске: #3(32)/2019 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2019-3-447 | |
| Раздел: Машиностроение и машиноведение | Рубрика: Роботы, мехатроника и робототехнические системы | |
| Ключевые слова: техническое зрение, распознавание образов, машинное обучение, классификация изображений, нейронная сеть, алгоритм SVM, алгоритм CatBoost, алгоритм LightGBM, алгоритм SGDClassifier | |
Методика подготовки и распознавания паттернов программного обеспечения с использованием моделей машинного обучения
| Авторы: Шакер Алаа | Опубликовано: 15.02.2019 |
| Опубликовано в выпуске: #2(31)/2019 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2019-2-442 | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
| Ключевые слова: проектирование, микроструктура, паттерн, распознавание паттернов проектирования, машинное обучение, программное обеспечение, реверс-инжиниринг, разработка программного обеспечения | |