машинне навчання

Machine learning algorithms have become very frequently used in natural language processing, notably sentiment analysis, which helps determine the general feeling carried within a text.  Among these algorithms, Support Vector Machines have proven powerful classifiers especially in such a task, when their performance is assessed through accuracy score and f1-score.  However, they remain slow in terms of training, thus making exhaustive grid-search experimentations very time-consuming.  In this paper, we present an observed pattern in SVM's accuracy, and f1-score approximated with a Lagrange

Many food contamination incidents have occurred during the last decade which has proven the failure of the food supply chain management system to track the food, money, and information movement within the food supply chain.  Many models have been established. This paper presents the design and implementation of the new model providing real-time data acquisition, monitoring, and storing on a tamper-proof blockchain of the main food supply movement.

Since the first computer, researchers always try to simulate human behave.  For Chatbots, one of the first goals is to interact with the user like a human using Natural Language.  For Health chatbots, another goal is as much important: be able to provide the correct answer to the user request.  Over Years, many health chatbots have been developed for many fields such as cancer, diagnosis orientation, psychiatrics, etc.

Сьогодні багато міст у всьому світі страждають від шумового забруднення. Шум - це невидима небезпека, яка може спричинити проблеми зі здоров'ям як людей, так і дикої природи. Тому важливо оцінити рівень шуму в навколишньому середовищі та запровадити коригувальні заходи. Існує кілька методів ідентифікації шуму, і вибір найбільш відповідного методу залежить від необхідної інформації та її застосування. Аналіз аудіоданих вимагає врахування трьох ключових аспектів, таких як період часу, амплітуда та частота. На підставі зазначених параметрів можна визначити джерело шуму.

У роботі наведено результати аналізу застосування алгоритмічних моделей машинного навчання до процесу перевезення вантажів. Аналіз існуючих досліджень дозволив виявити ряд переваг застосування обчислювального інтелекту у логістичних системах, серед яких: підвищення точності прогнозування, зменшення транспортних витрат, підвищення ефективності доставки вантажів, зниження ризиків, пошук ключових факторів ефективності.

Транспорт є ключовим чинником, який впливає на викиди парникових газів. У зв’язку з цим, наведено проблеми та виклики, з якими зустрічається транспортна галузь. Розглянуто питання транспортної галузі, пов’язані з Європейською зеленою угодою. Обговорено, наскільки транспортна система є важливою для європейських компаній та глобальних ланцюгів постачання. Проаналізовано також питання, які мають вплив на суспільство з точки зору витрат коштів, зокрема викиди парникових газів та забруднення довкілля. У статті висвітлено матеріали управління транспортними процесами на підприємстві.

      На основі аналізу вебінарів для освітянської спільноти Tech Summer for Teachers Bootcamp, організованих ІТ компанією SoftServe, акцентовано на їх міждисциплінарному підході, зокрема у викладанні філософських дисциплін. Особливу увагу звернуто на антропологічну складову у сфері інформаційних технологій, штучного інтелекту, кібербезпеки та віртуальної комунікації. Відзначено, що технології онлайн навчання (доступності та інклюзії), методик навчання (ненасильницька комунікація, коучинг) сприяють якості освітнього процесу в умовах сучасного цивілізаційного розвитку.
 

Життя кожної людини, групи людей і нації залежить від географічних, економічних, політичних, культурних і релігійних умов. Спосіб життя формується у результаті щоденного повторення і складається із таких факторів: харчування, фізичні навантаження, наявність шкідливих звичок, моральний і духовний розвиток тощо. В останні десятиліття спосіб життя вважають невід’ємною частиною добробуту, що сприяло збільшенню кількості досліджень. Медики стверджують, що більш ніж половина проблем зі здоров’ям пов’язані із дієтою. Мільйони людей харчуються неправильно, навіть не підозрюючи про це.

Проаналізовано вплив пандемії на освітні процеси в Україні. Розглянуто проблемні моменти, які спостерігаються під час дистанційного навчання, позитивні та негативні фактори онлайн- освіти. Висвітлено чинники, які можуть призвести до конфліктних ситуацій в освітньому процесі та ускладнювати збирання та аналіз інформації. Запропоновано використовувати методи машинного навчання для аналізу великих даних у системах дистанційного навчання. Розглянуто метод аналізу головних компонент для зменшення розмірності обсягу вибірки та описано основні кроки, які потрібно виконати задля спрощення.

In the present work, we define a stochastic model using machine learning techniques to generate random fields of some uncertain parameters.  The proposed stochastic model is based on Bayesian inference and aims at reconstituting the parameters of interest and their credible intervals.  The main goal of this work is to define a model that estimates the values of the uncertain parameters known only by their distribution probability functions and some observed spatial measurements.  We note that this type of parameters may be associated with some mathematical models usually traduced by non-lin