Библиотека Амурского Государственного Университета

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

БД "Статьи" - результаты поиска

Вид поиска

БД "Книги"

БД "Статьи"

Труды АМГУ

Выпускные квалификационные работы

Антитеррор

Область поиска

в найденном

Найдено в других БД:

БД "Книги" (1)

Антитеррор (1)

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=машинное обучение<.>)

Общее количество найденных документов : 144
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-40 41-60 61-80 81-100 101-120

Мальков, К. В. (д-р физ.-мат. наук).
Об одной экстремальной задаче адаптивного машинного обучения, связанной с нахождением аномалий [Текст] / К. В. Мальков, Д. В. Туницкий // Автоматика и телемеханика. - 2008. - N 6. - С. 41-52. - Библиогр.: с. 52 (15 назв. )

УДК

^a621.398

^a371.66:004.3

ББК 32.96 + 74
Рубрики: Радиоэлектроника
   Автоматика и телемеханика
   Образование. Педагогика
   Дистанционное образование
Кл.слова (ненормированные):
экстремальные задачи -- обучение без учителя -- машинное обучение -- адаптивное машинное обучение -- аномалии -- весовые коэффициенты -- методы наименьших квадратов -- адаптивные алгоритмы -- теории нечетких множеств -- методы потенциальных функций -- unsupervised learning
Аннотация: Предлагается адаптивный алгоритм решения широкого круга задач обучения без учителя (unsupervised learning). Конструкция этого алгоритма основана на построении последовательности взаимосвязанных экстремальных принципов.

Доп.точки доступа:
Туницкий, Д. В. (д-р физ.-мат. наук)

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Найденова, К. А.
Сведение одного класса алгоритмов машинного обучения к логическим операциям правдоподобных рассуждений [Текст] / К. А. Найденова // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2009. - N 3. - С. 73-88. . - Библиогр.: c. 88 (54 назв. )

УДК

^a004.8

ББК 32.813
Рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Кл.слова (ненормированные):
алгоритмы машинного обучения -- правдоподобные рассуждения -- машинное обучение -- классификационные тесты -- алгебраические решетки
Аннотация: Демонстрируются возможности преобразования широкого класса алгоритмов машинного обучения в процессы правдоподобных рассуждений, основанные на известных правилах дедуктивного и индуктивного выводов. В основе используемого подхода к проблемам машинного обучения лежит понятие хорошего классификационного (диагностического) теста для заданного множества положительных и отрицательных примеров. Задача вывода всех хороших диагностических тестов формулируется как поиск наилучших аппроксимаций заданной классификации (разбиения) на установленном множестве примеров. Теория алгебраических решеток используется в качестве математического языка для конструирования алгоритмов вывода хороших классификационных тестов. Преимущество алгебраической решетки заключается в том, что она определяется одновременно и как декларативная структура, т. е. структура для представления знаний, и как система двойственных операций, с помощью которой порождаются элементы этой структуры. В статье дается декомпозиция алгоритмов вывода хороших тестов на подзадачи и операции, которые представляют собой основные правила правдоподобных человеческих индуктивных и дедуктивных рассуждений. Процесс правдоподобного рассуждения рассматривается как последовательность трех ментальных актов: выполнение правила рассуждения (индуктивного или дедуктивного), уточнение границ области рассуждений, выбор нового правила (подзадачи) рассуждений.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Бабокин, Г. И.
Нейросетевой контроль электромеханических систем [Текст] / Г. И. Бабокин, Д. М. Шпрехер // Известия вузов. Электромеханика. - 2010. - N 4. - С. 18-20. . - Библиогр.: с. 20 (5 назв. )

УДК

^a621.3

ББК 31.2
Рубрики: Энергетика
Электротехника в целом
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм обучения -- диагностические модели -- машинное обучение -- нейросетевые модели -- электромеханические системы -- электромеханические системы
Аннотация: Представлены четыре распространенные схемы контроля электромеханических систем. Предложена новая схема контроля, основанная на принципах машинного обучения. Разработаны критерии качества обучения диагностических моделей.

Доп.точки доступа:
Шпрехер, Д. М.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Царев, Ф. Н.
Метод построения управляющих конечных автоматов на основе тестовых примеров с помощью генетического программирования [Текст] / Ф. Н. Царев // Информационно-управляющие системы. - 2010. - N 5 (48). - С. 31-36. : 4 рис. - Библиогр.: с. 36

УДК

^a004.41/.42

ББК 32.973-018
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
генетическое программирование -- автоматное программирование -- машинное обучение -- тестовые примеры -- управляющие конечные автоматы
Аннотация: Предлагается метод построения управляющих конечных автоматов на основе тестовых примеров с помощью генетического программирования.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Шпер, В. Л.
Машинное обучение. Machine Learning [Текст] / В. Л. Шпер // Методы менеджмента качества. - 2011. - N 8. - С. 60-61.

УДК

^a371.69:004.3

ББК 74с
Рубрики: Образование. Педагогика
Применение вычислительной техники в педагогике
Кл.слова (ненормированные):
сайты -- машинное обучение -- искусственный интеллект -- индуктивное обучение -- обучение по прецедентам -- Machine Learning
Аннотация: Этот выпуск Вестей посвящен новому направлению научных исследований - машинному обучению.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эк. (1)
Свободны: эк. (1)

Найти похожие

Шпер, В. Л.
Подводим итоги [Текст] / В. Л. Шпер // Методы менеджмента качества. - 2011. - N 12. - С. 52-53.

УДК

^a004.738.5

^a011/016

ББК 32.973.202 + 91
Рубрики: Вычислительная техника
   Интернет
   Литература универсального содержания
   Библиографические пособия
Кл.слова (ненормированные):
инновационный менеджмент -- индекс научного цитирования -- меметика -- интерим-менеджмент -- мотивация -- развлечения -- дизайн -- машинное обучение -- краудсорсинг
Аннотация: По давно сложившейся традиции последний в году выпуск рубрики "Вестей из Интернета" содержит все адреса, опубликованные в течение года в тематических разделах новостей, сгруппированные по темам. Как и раньше, цифры в скобках указывают номер журнала, где был опубликован исходный материал.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эк. (1)
Свободны: эк. (1)

Найти похожие

Гулин, В. В.
Сравнительный анализ методов классификации текстовых документов [Текст] / В. В. Гулин // Вестник Московского энергетического института. - 2011. - № 6. - С. 100-108

УДК

^a517

ББК 22.16
Рубрики: Математика
Математический анализ
Кл.слова (ненормированные):
машинное обучение -- классификация текстов -- метод опорных векторов
Аннотация: Рассматривается задача классификации текстовых документов с точки зрения машинного обучения.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эн.ф. (1)
Свободны: эн.ф. (1)

Найти похожие

Миллер, Д.
Машинное угадывание [Текст]. Ч. 2 / Д. Миллер ; пер. с англ. Д. Г. Лахути // Вопросы философии. - 2012. - № 8. - С. 117-126. - Библиогр.: с. 125-126. - Примеч.: с. 126. - См. первую часть статьи в № 7 . - ISSN 0042-8744

УДК

^a1

ББК 87.25
Рубрики: Философия
Философия науки
Кл.слова (ненормированные):
критический рационализм -- рациональность науки -- дедуктивизм -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- индукция
Аннотация: Во второй части статьи излагается некоторая форма критического рационализма Поппера. Предполагается, что рациональность науки состоит исключительно в дедуктивных процессах, посредством которых предположения критикуются и улучшаются.

Доп.точки доступа:
Лахути, Д. Г. \.\; Поппер, К. Р. (австрийский философ и социолог ; 1902-1994)

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Гулин, В. В.
Исследование метода градиентного бустинга на «невнимательных» деревьях решений в задаче классификации текстовых документов [Текст] / В. В. Гулин // Вестник Московского энергетического института. - 2012. - № 6. - С. 124-131 . - ISSN 1993-6982

УДК

^a517.9

ББК 22.161.6
Рубрики: Математика
Дифференциальные и интегральные уравнения
Кл.слова (ненормированные):
деревья решений -- метод градиентного бустинга -- классификация текстов -- машинное обучение
Аннотация: Рассматривается задача классификации текстовых документов с точки зрения машинного обучения. В работе исследуется возможность применения метода градиентного бустинга на «невнимательных» деревьях решений к задаче классификации текстов. Проведены вычислительные эксперименты на тестовой коллекции Reuters-21578, показывающие хорошую точность и высокую производительность исследуемого метода.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эн.ф. (1)
Свободны: эн.ф. (1)

Найти похожие

10.

Устюжанин, А.
Машинное обучение в "Яндексе" [Текст] / А. Устюжанин, Д. Юркин // Открытые системы. СУБД. - 2013. - № 2. - С. 30-33 . - ISSN 1028-7493

УДК

^a004.41/.42

ББК 32.973-018
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
Большие Данные -- Big Data -- информационные системы -- ИС -- бизнес-приложения -- адаптивные алгоритмы -- Яндекс -- поисковые системы -- машинное обучение -- информационные технологии -- ИТ -- программное обеспечение -- ПО
Аннотация: Объемы данных, обрабатываемых современными информационными системами, растут, а логика бизнес-приложений усложняется, что исключает какое-либо участие человека и вызывает потребность в адаптивных алгоритмах, учитывающих изменения окружающей среды.

Доп.точки доступа:
Юркин, Д.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

11.

Фильченков, А. А.
Субоптимальная звездчатая структура алгебраической байесовской сети [Текст] / А. А. Фильченков // Информационно-управляющие системы. - 2013. - № 2. - С. 13-17. - Библиогр.: с. 17 . - ISSN 1684-8853

УДК

^a004.8

ББК 32.813
Рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Кл.слова (ненормированные):
алгебраическая байесовская сеть -- субоптимальные звездчатые структуры -- машинное обучение -- звездчатые графы
Аннотация: Выделен подкласс минимальных графов смежности - звездчатые графы смежности.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

12.

Большакова, Е. И. (кандидат физико-математических наук).
Извлечение однословных терминов из текстовых коллекций на основе методов машинного обучения [Текст] / Е. И. Большакова, Н. В. Лукашевич, М. А. Нокель // Информационные технологии. - 2013. - № 7. - С. 31-37. - Библиогр.: с. 37 (21 назв.) . - ISSN 1684-6400

УДК

^a004.8

ББК 32.813
Рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Кл.слова (ненормированные):
однословные термины -- автоматическое извлечение терминов -- статистические признаки -- лингвистические признаки -- машинное обучение -- эксперименты
Аннотация: Представлены результаты экспериментов по автоматическому извлечению однословных терминов из русскоязычных текстов на основе машинного обучения, позволяющего комбинировать применяемые статистические и лингвистические признаки терминов.

Доп.точки доступа:
Лукашевич, Н. В. (кандидат физико-математических наук); Нокель, М. А.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

13.

Кураленок, И.
GPU в задачах машинного обучения [Текст] / И. Кураленок, А. Щекалев // Открытые системы. СУБД. - 2013. - № 8. - С. 44-46 . - ISSN 1028-7493

УДК

^a004.41/.42

ББК 32.973-018
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
Big Data -- CUDA -- Compute Unified Device Architecture -- GPU -- Graphical Processing Unit -- Большие Данные -- ИТ -- ПО -- Яндекс -- архитектура параллельных вычислений -- графические процессоры -- информационные технологии -- машинное обучение -- параллельные вычисления -- поисковые системы -- программное обеспечение -- программные модели -- распараллеливание алгоритмов
Аннотация: Машинное обучение - мощный инструмент обработки больших объемов данных, требующий, однако, выбора между качеством полученных моделей и временем их расчета. Использование графических ускорителей позволяет распараллелить многие алгоритмы.

Доп.точки доступа:
Щекалев, А.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

14.

Бурилин, А. В.
Метод секционирования и его применение при классификации разнородной информации [Текст] / А. В. Бурилин, Р. Н. Гордеев, П. А. Борисов // Программные продукты и системы. - 2013. - № 3. - С. 175-178 : ил.: 3 рис. - Библиогр.: с. 178 (5 назв.) . - ISSN 0236-235X

УДК

^a004.41/.42

^a004.9:002

ББК 32.973-018 + 73
Рубрики: Вычислительная техника
   Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
   Информатика
   Информационные системы с базами знаний
Кл.слова (ненормированные):
анализ однородности -- визуализация графов -- машинное обучение -- методы секционирования -- секционирования методы
Аннотация: Анализ однородности имеет большой потенциал для эффективной визуализации ансамблей деревьев и аналогичных алгоритмов машинного обучения. Однако существуют как минимум два недостатка этого подхода: в случае очень большого количества учебных наблюдений могут возникнуть вычислительные проблемы и, что более важно, точность прогноза в двухмерных вложениях подчас заметно хуже, чем в оригинальном ансамбле деревьев. Последнее означает, что значимая информация теряется в низкоразмерных вложениях.

Доп.точки доступа:
Гордеев, Р. Н.; Борисов, П. А.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

15.

Гулин, В. В.
Методы снижения размерности признакового описания документов в задаче классификации текстов [Текст] / В. В. Гулин // Вестник Московского энергетического института. - 2013. - № 2. - С. 115-121 . - ISSN 1993-6982

УДК

^a517.2/.3

ББК 22.161.1
Рубрики: Математика
Дифференциальные и интегральные исчисления в целом
Кл.слова (ненормированные):
адабуст -- выделение признаков -- классификация текстов -- машинное обучение -- метод главных компонент -- метод градиентного бус-тинга -- невнимательные деревья решений -- отбор признаков -- самоорганизующиеся карты -- случайный лес деревьев решений
Аннотация: Задача классификации текстовых документов рассматривается по отношению к машинному обучению. В работе предлагается метод снижения размерности признакового описания текстовых документов, основанный на методе главных компонент. Описываются вычислительные эксперименты на тестовой коллекции Reuters-21578, показывающие хорошую точность предлагаемого метода.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эн.ф. (1)
Свободны: эн.ф. (1)

Найти похожие

16.

Прогнозирование нестационарных временных рядов на основе преобразования Гильберта - Хуанга и машинного обучения [Текст] / В. Г. Курбацкий [и др.] // Автоматика и телемеханика. - 2014. - № 5. - С. 143-158 : ил. - Библиогр.: с. 158 (34 назв.) . - ISSN 0005-2310

УДК

^a621.398

ББК 32.96
Рубрики: Радиоэлектроника
Автоматика и телемеханика
Кл.слова (ненормированные):
Гильберта - Хуанга преобразование -- Гильберта преобразование -- адаптивные подходы -- временные ряды -- генетические алгоритмы -- гибридные генетические алгоритмы -- интегральные преобразования -- машинное обучение -- нестационарные временные ряды -- ортогональные базисы -- преобразование Гильберта -- преобразование Гильберта - Хуанга -- прогнозирование временных рядов
Аннотация: Предложена модификация адаптивного подхода к прогнозированию временных рядов. На первом этапе исходный сигнал разлагается в специальный эмпирический адаптивный ортогональный базис и применяется интегральное преобразование Гильберта.

Доп.точки доступа:
Курбацкий, В. Г.; Сидоров, Д. Н.; Спиряев, В. А.; Томин, Н. В.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

17.

Толдова, С. Ю.
Современные проблемы и тенденции компьютерной лингвистики (в зеркале 24-й Международной конференции по компьютерной лингвистике COLING 2012, Мумбаи) [Текст] / С. Ю. Толдова, О. Н. Ляшевская // Вопросы языкознания. - 2014. - № 1. - С. 120-145. - Библиогр.: с. 142-145 . - ISSN 0373-658X

УДК

^a81'32

ББК 81.1
Рубрики: Математическая лингвистика
Языкознание
Кл.слова (ненормированные):
автоматический анализ текста -- компьютерная лингвистика -- машинное обучение -- международные конференции
Аннотация: Обзор современных тематик и актуальных направлений компьютерной лингвистики на основе анализа материалов одной из конференций в этой области, а именно 24-й Международной конференции по компьютерной лингвистике COLING 2012. В обзоре приводится анализ основных подходов и проблемных точек в таких традиционных областях автоматической обработки текста, как автоматический морфологический и синтаксический анализ, машинный перевод и др.

Доп.точки доступа:
Ляшевская, О. Н.; Международная конференция по компьютерной лингвистике COLING 2012COLING 2012, международная конференция

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

18.

Шаграев, А. Г.
Трансдуктивное обучение логистической регрессии в задаче классификации текстов [Текст] / А. Г. Шаграев, И. А. Бочаров, В. Н. Фальк // Программные продукты и системы. - 2014. - № 2. - С. 114-118 : ил.: 1 рис. - Библиогр.: с. 118 (8 назв.) . - ISSN 0236-235X

УДК

^a80:004.3

ББК 81.1с
Рубрики: Языкознание
Применение вычислительной техники в языкознании
Кл.слова (ненормированные):
классификация текстов -- линейные классификаторы -- логистическая регрессия -- машинное обучение -- трансдуктивное обучение
Аннотация: В настоящей работе исследуются возможности улучшения показателей качества классического линейного метода классификации – логистической регрессии для задачи классификации текстов.

Доп.точки доступа:
Бочаров, И. А.; Фальк, В. Н.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

19.

Шунина, Ю. С. (аспирант).
Прогнозирование кредитоспособности клиентов на основе методов машинного обучения [Текст] / Ю. С. Шунина, В. А. Алексеева, В. Н. Клячкин // Финансы и кредит. - 2015. - № 27. - С. 2-12 : граф., табл. - Библиогр.: с. 12 (20 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
дискриминантный анализ -- заемщики -- кредитоспособность заемщиков -- логистическая регрессия -- машинное обучение -- опорные векторы -- прогнозирование кредитоспособности -- статистические данные
Аннотация: Целями работы являются совершенствование методики прогнозирования кредитоспособности клиентов на основе использования современных методов машинного обучения и формирование оптимального решения о выдаче кредита.

Доп.точки доступа:
Алексеева, В. А. (кандидат технических наук); Клячкин, В. Н. (доктор технических наук)

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эк. (1)
Свободны: эк. (1)

Найти похожие

20.

Вагин, В. Н.
Методы индуктивного вывода и аргументации в современных интеллектуальных системах поддержки принятия решений [Текст] / В. Н. Вагин, О. Л. Моросин, М. В. Фомина // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2016. - № 1. - С. 86-103. - Библиогр.: с. 102-103 (29 назв. ) . - ISSN 0002-3388

УДК

^a004.8

ББК 32.813
Рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Кл.слова (ненормированные):
ИСППР -- алгоритмы обобщения -- генетические алгоритмы -- интеллектуальные системы поддержки принятия решений -- машинное обучение -- методы аргументации -- методы индуктивного вывода -- эволюционное программирование
Аннотация: Рассматривается возможность улучшения точности классификации для задачи обобщения. Предлагается использовать методы аргументации, основанной на пересматриваемых рассуждениях со степенями обоснования для улучшения классификационных моделей, получаемых алгоритмами обобщения. В работе приводятся предложенные методы и алгоритмы, описываются результаты экспериментов на различных тестовых наборах данных, в том числе содержащих шум в исходных данных.

Доп.точки доступа:
Моросин, О. Л.; Фомина, М. В.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

1-20 21-40 41-60 61-80 81-100 101-120

Тематический навигатор

Статистика за 18.09.2024
Число запросов	8933
Число посетителей	1
Число заказов	0

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)