Создан заказ №4712988
8 марта 2020
Нейронные сети: основные понятия и применение в задачах машинного обучения
Как заказчик описал требования к работе:
Предмет: Машинное обучение в задачах прикладной экономики
Тема реферата:
Нейронные сети: основные понятия и применение в задачах машинного обучения
Реферат проверяется в системе Антиплагиат РУДН. Требования к оригинальности – не менее 60%.
Фрагмент выполненной работы:
ВВЕДЕНИЕ
Математический аппарат искусственных нейронных сетей был разработан достаточно давно, но широкое практическое применение его для решения прикладных задач началось сравнительно недавно. В настоящее время происходит существенное повышение интереса к искусственному интеллекту, вызванного, как развитием технических средств, так и потребностью рынка программного обеспечения в качественно новом продукте. (работа была выполнена специалистами author24.ru) На фоне этого процесса, а вернее, как неотъемлемая часть его, производятся многочисленные попытки применения тех или иных моделей нейронных сетей для решения различных задач. Искусственные нейронные сети получают все большее распространение за счет следующих факторов: • искусственные нейронные сети способны решать трудно формализуемые (или не формализуемые задачи); • искусственным нейронным сетям присущ параллельный принцип работы, что очень важно при обработке больших объемов данных, особенно мультимедийных (изображение, звук, видео); • исследования в области искусственных нейронных сетей в восьмидесятые годы прошлого века дали успешные результаты, существенно расширившие область применения нейронных сетей.
Как уже отмечалось, в настоящее время существует большое количество приложений, использующих искусственные нейронные сети. Но существующие приложения либо ориентированы на решение конкретных задач (распознавание речи, прогноз курса ценных бумаг …) с помощью конкретной модели нейронной сети (или набора сетей) и не позволяют использовать другие модели, либо предназначены для изучения нейронных сетей, но не для их практического применения. Приложения первого вида нельзя использовать для разработки новых моделей и алгоритмов обучения нейронных сетей – они не могут служить полноценным инструментом исследователя и разработчика нейронных сетей. Программы второго вида, наоборот, предназначены для исследования нейронных сетей и ориентированы на специалиста в области нейроинформатики. Такие программы сложны и мало пригодны для использования нейронных сетей для анализа данных конечным пользователем. Новизна разработанной мной программы заключается в объединении в ней возможности анализа данных неспециалистом и возможности исследования и разработки моделей нейронных сетей специалистом. Для успешного применения искусственных нейронных сетей недостаточно только программной реализации модели сети. Также необходимо правильно подобрать ее параметры. Эта задача является нетривиальной и, порой, более сложной, чем реализация модели нейронной сети. В данной работе было проведено исследование одной из самых распространенных моделей нейронных сетей – многослойного перцептрона. Исследование было направлено на поиск правил выбора параметров модели для решения задачи классификации. В результате исследования были предложены рекомендации по выбору архитектуры перцептрона с пороговыми функциями активации, предназначенного для решения задачи классификации. В качестве метода исследования был выбран анализ математической модели этой сети.
Цель данной работы рассмотреть основные понятия и применение нейронных сетей в задачах машинного обучения.
Задачи:
Работа состоит из введения, заключения и списка литературыПосмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик воспользовался гарантией, чтобы исполнитель повысил уникальность работы
9 марта 2020
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Нейронные сети: основные понятия и применение в задачах машинного обучения.docx
2020-03-12 14:53
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Автор вежлив и старателен, хорошо разобрался в теме реферата.
Работа выполнена отлично и в срок, автор выполнил все дополнительные просьбы.
Советую!