Реферат выполнен в срок. Тема раскрыта. Спасибо!
Информация о работе
Подробнее о работе
НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
- 20 страниц
- 2022 год
- 2 просмотра
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Здесь можно вернуться к вопросу о применимости алгоритмов в индустриальных вопросах и одним из важных факторов здесь является соотношение цены – количества затрачиваемого ресурса на проведение экспериментов и времени, которое оно занимает. Первое, что стоит отметить, что сложные алгоритмы типа нейронных сетей имеют сложную архитектуру, то есть могут состоять из достаточно большого количества слоев и потребляют значительные вычислительные мощности для получения результата. Здесь наградой за подобные траты является исключительно высокое качество работы и очень низкая склонность к переобучению, влияние которого было рассмотрено выше.
Подобное исследование было проведено на основании рекомендации сериалов контрольной группе пользователей на платформе Netflix в 2015 году. Результаты показали статистическую значимость для таких признаков как уровень образования, регион проживания [4]. Таким образом, можно отметить, что этап обработки и сбора данных независимо от используемого в дальнейшем алгоритма в некоторых задачах может оказывать наибольшее влияние на конечный результат. Таким образом, мы имеем полное представление о машинном обучении и его применении в различных сферах индустриальной деятельности.
Успешное применение искусственного интеллекта во многих областях науки, таких как биоинформатика, физика, медицина, анализ данных и подобные им, мотивируют к применению этого подхода в задачах для бизнеса. В первую очередь можно отметить банковскую сферу [2], в которой имеется достаточно много данных о клиентах банка, таких как их кредитные истории и личные данные. Тут активное использование машинного обучения используется для решения задачи кредитного скоринга: то есть можно ли выдать кредит клиенту на основании каких-то данных и о нем, интерпретируя эти данные как векторы признаков.
1. Основы алгоритмизации и программирования в машинном обучении - учебное издание - Беспалов С.А. - Минск - 2017 г. - 71 с.
2. Введение в С++ часть 2: метод. указ. - /БМГУ - сост. И.Н. Блинов, В.С. Романчик - Минск - 2014 г. - 69 с.
3. Лекции и практики на Python- учебное издание - Гусин В.И. - Москва - 2018 г. - 283 с.
4. Основы алгоритмизации и программирования в С++. - /СПГУт - сост. В.Л. Бусько, С.Ю. Наровицкий – Санкт-Петербург - 2011 г. - 181 с.
5. Практика программирования на С++ - учебное издание - Полякова О.Ф. - Киев - 2015 г. - 44 с.
6. Программирование в среде Python - /НСГУ - сост. В.И. Гусин, О.Л. Викентьева - Новороссийск - 2010 г. - 111 с.
7. Язык программирования С++ специальное издание Страуструп В.И. - Москва - 2011 г. - 1135 с.
8. Стандартный JupyterNotebook - сост. В.В. Подбельский- Новокузнецк - 2016 г. – 688 с.
9. Курсовая работа по программированию на Python - учебное издание - Кожемяченко В.И. - Новокузнецк - 2013 г. – 44 с.
10. Программирование в среде PyCharm часть 2: метод. указ. - /СибГИУ - сост. В.И. Кожемяченко, С.Ю. Красноперов - Новокузнецк - 2012 г. - 89 с.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
