Личный кабинет

Дипломная работаАвтоматизация технологических процессов

Готовая работа №111027 от пользователя Успенская Ирина

Программная реализация смешанного машинного обучения

Name: Программная реализация смешанного машинного обучения
Price: 1425.00 RUB

1 425 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 57

Год написания: 2024

Успенская Ирина

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

Введение 3
Глава 1. Обзор ансамблевых технологий машинного обучения при решении задач регрессии 5
1.1 Разновидности задач регрессии при анализе данных 5
1.2 Обзор ансамблевых технологий машинного обучения 10
Глава 2 Программная реализация смешанного машинного обучения 20
2.1 Описание программного кода 20
2.2 Интерфейс программного обеспечения 32
Заключение 35
Список используемой литературы 38

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

Основой искусственного интеллекта с точки зрения математики и информатики являются алгоритмы машинного обучения. С помощью этих алгоритмов, с использованием обучающего набора данных, производится обучение прогнозных моделей, описывающих закономерности в данных.
Машинное обучение используется во многих научных отраслях: при создании диагностических производственных систем, при проектировании аналитических систем оценки рисков в экономике, при создании систем поддержки принятия решений в медицине, в системах обеспечения общественного порядка используемых правоохранительными органами и т.д. Актуальной задачей для исследователей алгоритмов машинного обучения является повышение точности получаемых прогнозных моделей. Помимо разработки новых алгоритмов, исследователи из данной области разрабатывают новые способы применения существующих алгоритмов. Например, одно из современных достижений в данной области – методы ансамблевого использования существующих алгоритмов машинного обучения. Эти методы основаны на идее использования одного метода машинного обучения для настройки с его помощью нескольких прогнозных моделей, работающих (с целью повышения точности получаемых прогнозов) совместно. При этом результат прогнозирования формируется на основе совокупности выводов совместно работающих прогнозных моделей.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

Глава 1. Обзор ансамблевых технологий машинного обучения при решении задач регрессии

1.1 Разновидности задач регрессии при анализе данных

Анализ данных становится все более важным в современном мире, где большие объемы информации генерируются и накапливаются каждую секунду. Однако собранные данные могут быть сложными и неоднозначными, требующими специальных методов обработки и анализа для получения практически полезной информации.
Ансамблевые методы анализа данных - это совокупность методов, которые объединяют прогнозы от нескольких индивидуальных моделей, чтобы получить более точные и стабильные прогнозы. В отличие от традиционных методов, которые применяются к данным независимо друг от друга, ансамблевые методы позволяют использовать коллективную мудрость для повышения эффективности прогнозирования.
Одним из наиболее известных примеров ансамблевых методов является метод случайного леса. Этот метод комбинирует результаты прогнозирования нескольких решающих деревьев, обученных на разных подвыборках данных. Каждое дерево в случайном лесу делает собственное предсказание, и конечный результат получается путем голосования или усреднения предсказаний.
Ансамбль методов имеет несколько преимуществ по сравнению с использованием отдельных моделей. Во-первых, ансамбли могут быть более устойчивыми к шуму в данных и выбросам, так как ошибки, сделанные одной моделью, могут быть скомпенсированы другими моделями. Во-вторых, ансамбли могут быть более гибкими и способными адаптироваться к различным типам данных и сложности задач.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Андриенко М.П. Понимание повторяющихся нейронных сетей: предпочтительная нейронная сеть для данных временных рядов / М.П. Андриенко, П.А. Юдин, Е.Ю. Вишневецкая // Актуальные вопросы современной науки и образования: сборник статей Международной научно- практической конференции : в 2 ч.. 2020. – Издательство: Наука и Просвещение (Пенза), 2020. – с. 96-98. – Текст : непосредственный.
2. Аусабаев, Д.М. Использование машинного обучения в поддержке принятия решений / Д.М. Аусабаев, О.П. Волобуев // Прикладная математика и информатика: современные исследования в области естественных и технических наук – материалы III научно-практической всероссийской конференции (школы-семинара) молодых ученых. Тольятти, 24–25 апреля 2017 года. – Издатель Качалин Александр Васильевич, 2017. – с. 43-47. – Текст : непосредственный.
3. Власов, А.В. Машинное обучение применительно к задаче классификации семян зерновых культур в видеопотоке / А.В. Власов, А.С. Федеев // Молодежь и современные информационные технологии – сборник трудов ХIV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 07–11 ноября 2016. – Национальный исследовательский Томский политехнический университет (Томск), 2016. – с. 133-135. – Текст : непосредственный.
4. Грушевская, А.Л. Сравнительный анализ решения одной задачи классификации четырьмя типами нейронных сетей / А.Л. Грушевская, А.Н. Покровский // Современные методы прикладной математики, теории управления и компьютерных технологий (ПМТУКТ-2013) : сборник трудов VI международной конференции, 10–16 сентября 2013 года. – Издательство: Воронежский государственный университет (Воронеж), 2013. – с. 83-84. – Текст : непосредственный.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Программная реализация смешанного машинного обучения

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net