Дипломные работы на тему машинное обучение

Введение В настоящее время методы глубокого изучения нейросетей (deep neural networks), имеют лидирующее место в распознании образов. Благодаря им, сфера улучшения качества методики компьютерного зрения развивается ускоренными темпами. В том же ритме движется область распознавания речи. В работе

Язык программирования любой по желанию автора, при прочих равных - С# Важные детали по дипломной работе: 1) Работу нужно предоставлять по главам на согласование 2) Первый этап работы, т.е. первые три главы: "Анализ исходных данных", "Структурная схема" и "Алгоритм" нужны к 23.05 к 9 часам утра по

+речь +презентация Вот ссылки , которые отправил преподаватель . Предлагаю разобраться и основывать работу на следующих работах: 1) http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1149130/FULLTEXT01.pdf https://github.com/akash13singh/lstm_anomaly_thesis 2) https://arxiv.org/pdf/1801.04503.pdf

Есть написанная мной работа- очень криво и не развернуто, есть работы по той же теме- очень хорошие, нужно внедрить те хорошие работы в мою не очень хорошую, и немного работы по форматированию, что писать в разделе про реализацию- я объясню на пальцах, Вам же необходимо залить этой водой и красиво

В документе приложено описание к заданию! В кратце нужно разработать программу по методу Успенского(который описан в документе) и протестировать работу этого метода на различных данных. На основании работы метода провести исследование и сделать выводы.

Дипломный проект для сдачи в среднем профессиональном учреждении (колледж). Предметная область: распознавание номеров бегунов на фотографиях с забега. Что надо сделать: практическое приложение и описание его поэтапной разработки.

Дипломная работа будет связана с решением вопроса идентификации личности по видеосъёмке. Состоять будет из 3 разделов. Первый раздел- Описание системы,которую мы рассматриваем, а именно идентификация личности по видеосъемке.(то есть при видеозаписи на камеру наблюдения на охраняемых объетах будет н

Выбрать тип атаки и анализировать методы машинного обучения для их анализа - распознавания, предотвращения