машинне навчання

The article is devoted to the problem of excessive traffic of base station cells. In order to reduce the
impact of this problem on the quality of services of mobile network operators, it is proposed to use
artificial intelligence (AI) technology to analyze and predict the load on the network. AI is great for
wireless environments, as it has a lot of data available for analysis and obtaining certain patterns.
The article proposes a model of machine learning and neural network architecture for forecasting
the load on 5G cells.

У наш час все актуальнішими для успішності підприємств стають маркетингові дослідження. Проведення маркетингових досліджень знижує ризик прийняття неправильних рішень під час аналізу та розроблення маркетингових стратегій, планування і контролю маркетингової діяльності.

In this work, we propose a deep prediction diabetes system based on a new version of the support vector machine optimization model.  First, we determine three types of patients (noisy, cord, and interior) basing on specific parameters. Second, we equilibrate the clinical data sets by suppressing noisy and cord patients.  Third, we determine the support vectors by solving an optimization program with a reasonable size.

Data acquisition and processing in cyber-physical system for remote monitoring of the human functional state have been considered in the paper. The data processing steps, strategies for multi-step forecasting evaluation metrics and machine learning algorithms to be implemented have been analysed and described. What is important, this way it will be possible to track the condition of the sick and response to the health changes in advance.

Розглянуто сучасні методи для виявлення меланоми за зображенням новоутворення, проаналізовано їх переваги та недоліки. У статті продемонстровано прототип мобільного застосунку для виявлення меланоми за зображенням родимки на підставі згорткової нейронної мережі, котрий розробляється для операційної системи Android. Доповнено набір даних на підставі HAM10000 для навчання задля усунення незбалансованості класів та покращення показників точності мережі.

Розглянуто особливості тренування нейронної мережі для прогнозування попиту на пасажирські перевезення таксі за допомогою графічних процесорів, що дало змогу пришвидшити процедуру навчання за різних наборів вхідних даних і конфігурацій апаратного забезпечення та його потужності. З'ясовано, що послуги таксі стають доступнішими для більшої кількості людей. Найважливішим завданням будь-якої компанії та водія таксі є мінімізація тривалості очікування нових замовлень та відстані до клієнтів на момент їх замовлення.

Розроблено рекомендаційну систему для пошуку фільмів на основі вмісту. Використано базу даних Mongo DB та утиліти з елементами машинного навчання для пришвидшення пошуку. Використання розробленої системи спрятиме економії часу при підбиранні фільмів за певними критеріями.

Розроблено метод розпізнавання тексту - рукописного чи друкованого - на зображенні. Метод грунтується на емпіричному опрацюванні зображень у статистичних моделях машинного навчання та функціонування. Він забезпечує ефективне розв’язання задач двох класів: виявлення тексту на зображенні та розпізнавання тексту. Розроблено алгоритмічні підходи, що об’єднують ці два класи задач. Алгоритмічно-програмні засоби створено та протестовано для операційної системи iOS 11.0 та нових пристроїв компанії Apple – iPhone, iPad, які підтримують цю операційну систему.

Розглянуто програмні засоби обробки як рукописного, так і друкованого тексту з подальшим його перекладом на мобільних платформах Android та IOS. Наведено метод реалізації повністю кросплатформних рішень для складних мобільних систем. Запропоновано реалізацію системи на базі алгоритму обробки тексту за допомогою бібліотеки Microsoft Cognitive OCR, наведено діаграму класів взаємодії модулів системи на основі технологій машинного навчання. Забезпечено кросплатформне рішення для мобільних систем Android та IOS.

Віброартрографія як метод медичної діагностики призначений для об'єктивного
оцінювання суглобової функції, зокрема артрокінематики колінного суглобу і базується на
аналізі сигналу віброакустичної емісії. Віброартрографія хоч і поступається за ефективністю
таким методам, як рентгенографія і магніторезонансна томографія (МРТ), безумовно, є
достатньо чутливим методом для оцінювання ступеня дисфункції колінних суглобів.
Наведено результати досліджень щодо побудови системи комп’ютерного опрацювання