машинне навчання

У роботі представлено проект системи, яка здійснює двосторонній процес пошуку – кандидата на вакансію та автоматизований пошук вакансій для кандидата. Для цього постійно відслідковується інформація про наявні вакансії засобами web mining. Отримана інформація про нові вакансії класифікується з точки спорідненості інформації з раніше визначеними класами вакансій, які відіграють роль навчальної вибірки. Використання алгоритмів і методів машинного навчання дозволяє підвищити ефективність процесу підбору підходящої роботи та скорочення часу пошуку кандидатів на заявлені вакансії.

У статті описано дослідження особливості методів та алгоритмів розпізнавання математичних виразів. Досліджено можливість одночасного виконування структурного аналізу та класифікації символів. Описано процес класифікації символів та побудови відповідної системи, що ґрунтується на методах машинного навчання. Розроблений ітеративний алгоритм реалізовано в проекті інтелектуальної інформаційної системи розпізнавання математичних виразів.

Розглянуто алгоритмічно-програмні засоби розпізнавання рукописних символів на зображенні за алгоритмом логістичної регресії та побудови штучної нейронної мережі (ШНМ). Здійснено порівняльний аналіз цих двох підходів. Виконано тестування рукописних цифр. Встановлено, що краща якість розпізнавання досягається у разі використання штучної нейронної мережі.