машинне навчання

The impact of activation functions on LTSM server load prediction accuracy: machine learning approach

The continuously growing number of users and their requests to the server demands substantial resources to ensure fast responses without delays.  However, server load is inherently unevenly distributed throughout the day, week, or month.  Accurately predicting the required resources and dynamically managing their allocation is crucial, as it can lead to significant cost savings in server maintenance without compromising the user experience.  This study investigates the influence of activation function choice on the forecasting accuracy of Long Short-Term Memory (LSTM) n

Artificial intelligence in penetration testing: leveraging AI for advanced vulnerability detection and exploitation

The article examines the ways artificial intelligence is influencing the penetration testing procedure. As technology advances and cyber threats grow more com- mon, conventional testing methods are insufficient. Artificial intelligence aids in automating processes like vulnerability detection and real-world attack simulation, leading to quicker, more precise results with reduced dependence on human input. Machine learning is a game-changer in identifying hidden security flaws by analyzing past attacks and abnormal patterns.

Predicting cyberspace intrusions using machine learning algoritms

The article presents possible strategies and approaches to address the growing cybersecurity threat landscape, new trends and innovations, such as artificial intelligence and machine learning for cyber threat detection and automation. The paper presents well-known machine learning classifiers for data classification. The dataset has been taken from a report by the Center for Strategic and International Studies. The presented model accuracy assessment study has been significant variation among algorithms based on different network intrusion detection systems.

Modern approaches to the diagnosis of neurological disorders using artificial neural networks

The article explores the application of neuro- symbolic approaches utilizing artificial neural networks for diagnosing neurological disorders among individuals with autism spectrum conditions. It demonstrates how these networks can identify and enhance distinctive strengths, such as advanced pattern recognition and systematic reasoning, facilitating their integration into professional environments.

СИСТЕМАТИЗАЦІЯ ВИМОГ ДО СИСТЕМ ОПЕРАЦІЙНОГО КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ М'ЯСНОЇ ПРОДУКЦІЇ

У цій статті представлено дослідження щодо організації вимог до автоматизованих систем контролю якості м'яса.
Визначено ключові показники якості - колір, текстура, мармуровість і блиск - та проаналізовано технічні і
функціональні параметри, необхідні для практичної оцінки. Дослідження підкреслює інтеграцію комп'ютерного
зору, обробки зображень та алгоритмів машинного навчання для підвищення об'єктивності, точності та швидкості
оцінки. Запропонований підхід має на меті зменшити вплив людського фактору, уможливити моніторинг у режимі

Система автоматизованого аналізу природномовних текстів з використанням трансформерів

Статтю присвячено дослідженню розроблення системи автоматизованого аналізу медичних текстів з використанням сучасних технологій штучного інтелекту та опрацювання природної мови. Проаналізовано сучасний стан та перспективи розвитку в галузі автоматизованого аналізу медичних текстів. Розглянуто основні методи та технології, які використовуються у цій сфері, зокрема машинне навчання, глибинне навчання та опрацювання природної мови. Виявлено, що існуючі системи мають певні обмеження щодо точності та швидкості аналізу, а також недостатньо враховують специфіку медичної термінології та контексту.

Виявлення аномалій у реальному часі в розподілених IoT-системах:комплексний огляд та порівняльний аналіз

Стрімке поширення технології Інтернету речей (IoT) призвело до безпрецедентного росту обсягів неоднорідних даних з розподілених пристроїв. Цей величезний потік даних робить все більш важливим впровадження надійних і ефективних методів виявлення аномалій в режимі реального часу, які можуть попередити про проблеми у розподілених системах. Виявлення аномалій даних є критично важливим у сучасному світі, оскільки воно дозволяє на ранній стадії виявляти відхилення, які можуть свідчити про збої в роботі системи, порушення безпеки або операційну неефективність.

Методи та засоби штучного інтелекту при побудові хмарних ІТ-інфраструктур

У статті досліджено застосування методів та засобів штучного інтелекту для ефективної побудови, управління та оптимізації хмарних ІТ-інфраструктур. Аналізуються основні виклики, пов’язані з автоматизацією процесів розгортання, масштабування, моніторингу та оптимізації ресурсів у хмарному середовищі, а також роль ШІ у вирішенні цих завдань. Розглянуті підходи до інтеграції методів та засобів штучного інтелекту для покращення продуктивності, зниження операційних витрат і підвищення безпеки хмарних платформ.

Розпізнавання характеристик включення методами нейронних мереж при моделюванні стаціонарних процесів

Виявлення та ідентифікація включень при моделюванні стаціонарних процесів є важливою задачею в багатьох технічних галузях, зокрема, матеріалознавстві, електроніці та неруйнівному контролі. Наявність включень може впливати на механічні, теплові та електричні властивості матеріалу, а тому точність визначення їхніх геометричних та фізичних характеристик є важливою. Використання сучасних чисельних методів та методів глибинного навчання відкриває нові можливості для покращення ефективності та точності прогнозування результатів.

Аналіз сучасних тенденцій та підходів до надійного і захищеного зберігання великих даних

Стрімке накопичення інформаційних активів потребує нових підходів до їх зберігання та захисту. Стаття присвячена аналізу сучасних підходів до зберігання великих обсягів даних із врахуванням їхньої ефективності, надійності та безпеки. Розглянуто ключові технології, такі як хмарні платформи, локальні рішення та розподілені системи зберігання, а також особливості їхнього застосування.