Огарёв-online

машинное обучение

• Применение алгоритма случайного леса для автоматизации классификации категорий грунтов

  Опубликовано 30.11.2023 в 18:47
  Автор: Гущина Оксана Александровна,Коржов Александр Сергеевич
  Ключевые слова: алгоритм случайного леса, дерево решений, машинное обучение, предсказательная аналитика
  Выпуск: Математическое моделирование, комплексы программ и высокопроизводительные вычисления - Выпуск 16

  В статье рассматривается создание модели машинного обучения для решения задачи классификации грунтов с использованием ансамбля случайных деревьев решений (случайного леса) для автоматизации определения с максимальной точностью категорий грунтов на основе имеющихся о них данных, включающих такие характеристики как плотность, влажность, фракционный состав и прочие. Также представлен пользовательский интерфейс разработанной программно-информационной системы для проведения предсказательной аналитики … Прочесть целиком →

• Актуализация базы данных репозитория нейросетевых моделей для анализа и прогнозирования развития пространственных процессов

  Опубликовано 07.11.2022 в 15:13
  Автор: Никулин Владимир Валерьевич,Ямашкин Станислав Анатольевич,Ямашкина Екатерина Олеговна
  Ключевые слова: машинное обучение, нейронная сеть, прогнозирование пространственных процессов, репозиторий нейросетевых моделей
  Выпуск: Элементная база, аппаратные и программные средства технических систем - Выпуск 13

  В статье описано решение задачи актуализации базы данных репозитория нейросетевых моделей для анализа и прогнозирования развития пространственных процессов на основе проектно-ориентированного подхода. Процесс интеграции глубоких нейронных сетей в репозитории основывается на проектно-ориентированном подходе, на основе которого каждая хранимая глубокая нейронная сеть сопоставлена с кругом задач, в рамках которых она может использоваться и с данными, которые … Прочесть целиком →

• Разработка глубокой нейросетевой модели для прогнозирования стихийных процессов

  Опубликовано 18.12.2021 в 23:14
  Автор: Ямашкин Станислав Анатольевич,Ямашкина Екатерина Олеговна
  Ключевые слова: машинное обучение, нейронная сеть, прогнозирова-ние пространственных процессов, репозиторий нейросетевых моделей
  Выпуск: Элементная база, аппаратные и программные средства технических систем - Выпуск 14

  В статье предложены принципы построения глубокой сверточной нейросетевой модели для решения задачи высокоточного прогнозирования развития стихийных процессов, в частности пожаров. Разработанная архитектура нейронной сети одновременно интегрирует спектральную и пространственную информацию и состоит из нескольких модулей: ввода, сверточного выделения признаков, вывода. Модель включает в себя компоненты обработки данных для точного и надежного обнаружения стихийных процессов на … Прочесть целиком →

• Проблемы внедрения алгоритмов искусственного интеллекта в российскую журналистику

  Опубликовано 04.04.2021 в 16:37
  Автор: Арсентьева Анастасия Дмитриевна,Морозова Анна Анатольевна
  Ключевые слова: интернет-СМИ, искусственный интеллект, машинное обучение, проблемы внедрения, российская журналистика
  Выпуск: Теория и практика современной журналистики - Выпуск 02

  В статье выявлены основные проблемы, связанные с использованием искусственного интеллекта в российских интернет-СМИ. Материалом исследования послужили работы отечественных ученых, посвященные использованию искусственного интеллекта в журналистике (N=300), научно-популярные публикации на данную тематику (N=20), а также сайты наиболее популярных федеральных и региональных СМИ (N=50). В качестве основных проблем авторы выделяют следующие: преимущество социальных медиа над интернет-СМИ; дороговизна … Прочесть целиком →