машинне навчання

Розроблення методу дослідження кіберзлочинів за типом вірусів-вимагачів з використанням моделей штучного інтелекту в системі менеджменту інформаційної безпеки критичної інфраструктури

У цій статті автори зосередили увагу на аналізі можливостей застосування моделей штучного інтелекту для ефективного виявлення та аналізу кіберзлочинів. Розроблено та описано комплексний метод із використанням алгоритмів штучного інтелекту, таких як Випадковий ліс та Ізоляційний ліс, для виявлення програм-вимагачів, які є однією з основних загроз для систем управління інформаційною безпекою (ISMS) у сфері критичної інфраструктури.

MACHINE LEARNING METHODS IN THERMOMETERS’ DATA EXTRACTION AND PROCESSING

Research focuses on developing an all-encompassing algorithm for efficiently extracting, processing, and analyz- ing data about thermometers. The examination involves the application of a branch of artificial intelligence, in particular machine learning (ML) methods, as a means of automating processes. Such methods facilitate the identification and aggregation of pertinent data, the detection of gaps, and the conversion of unstructured text into an easily analyzable structured format.

MEAT QUALITY RESEARCH USING CLASSIFICATION ALGORITHMS

The food industry is going through constant improvements and is subject to analyzing consumer needs, product quality research is essential to striking this balance. In this regard, meat quality, the most essential food category, should be studied with unbiased methods that give precise and correct results. Classification algorithms are considered one of the main components of developing an objective and reliable method of meat quality assessment.

РОЗРОБКА ІНТЕРФЕЙСУ ОБРОБКИ МУЛЬТИМОДАЛЬНИХ ДАНИХ НА ОСНОВІ GOOGLE API

Сьогодні штучний інтелект - це повсякденна рутина, яка глибоко увійшла в наше життя. Однією з найпопулярніших технологій, що швидко розвивається, є розпізнавання мовлення, яке є невід'ємною частиною ширшої концепції обробки мультимодальних даних. Мультимодальні дані охоплюють голос, аудіо та текстові дані, що є багатогранним підходом до розуміння та обробки інформації. У цій статті представлено розробку інтерфейсу для роботи з мультимодальними даними з використанням технологій Google API.

ВИЗНАЧЕННЯ ЗАПОВНЕНОСТІ ЧАШІ ШНЕКОВОГО СМАРТ ПРЕСА ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Постановка проблеми. У цьому дослідженні розглядається проблема точного визначення заповненості чаші шнекового преса для оптимізації процесу відтиску олії. Наявні методи вимірювання на основі ваги або об’єму часто можуть давати неточні результати через змінну вагу олії на різних етапах екстракції, неоднорідність матеріалу, вплив навколишнього середовища та неточне калібрування приладу. Мета.

ВПЛИВ ВИКОРИСТАННЯ ПРЕДИКТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ НА ТРИВАЛІСТЬ УКЛАДАННЯ УГОДИ

У бізнес-середовищі, яке постійно змінюється, інтеграція штучного інтелекту (ШІ) стає ключовим напрямком у досягненні мети підвищення доходів та збільшення обсягів продажів компаній. ШІ та його різноманітні застосування сприяють виявленню закономірностей під час вибору споживачів, що водночас сприяє ефективнішому формуванню маркетингових стратегій та стратегій продажів компаній.

МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ В ХІМІЇ ТА МАТЕРІАЛОЗНАВСТВІ НА ПРИКЛАДІ ЕКСПЕРИМЕНТУ З ДИФУЗІЄЮ РОЗЧИНЕНОЇ РЕЧОВИНИ

Машинне навчання є логічним продовженням автоматизованих процесів за допомогою обчислювальних систем. В той час як велика кількість різних сфер діяльності людини булипокращені створенням програмного забезпечення з використанням алгоритмічнихпідходів, велика кількість інших задач залишається не вирішеною, адже створення алгоритмів для них є майже неможливим. До таких сфер можна віднести хімічні та фізичні дослідження.

METHODS OF MACHINE LEARNING IN MODERN METROLOGY

In the modern world of scientific and technological progress, the requirements for the accuracy and reliability of measurements are becoming increasingly stringent. The rapid development of machine learning (ML) methods opens up perspectives for improving metrological processes and enhancing the quality of measurements. This article explores the potential application of ML methods in metrology, outlining the main types of ML models in automatic instrument calibration, analysis, and prediction of data.

Machine learning models selection under uncertainty: application in cancer prediction

Cancer stands as the foremost global cause of mortality, with millions of new cases diagnosed each year.  Many research papers have discussed the potential benefits of Machine Learning (ML) in cancer prediction, including improved early detection and personalized treatment options.  The literature also highlights the challenges facing the field, such as the need for large and diverse datasets as well as interpretable models with high performance.  The aim of this paper is to suggest a new approach in order to select and assess the generalization performance of ML models

Simultaneous surrogate modeling and dimension reduction using unsupervised learning. Application to parametric wing shape optimization

This paper presents a machine-learning-based approach that enables simultaneous surrogate modeling and dimension reduction and applies it to aerodynamic parametric shape optimization.  Aerodynamic shape optimization is a crucial process in various industries, including aerospace, automotive, and renewable energy.  It involves iteratively improving the properties of a system by evaluating an objective function and driving its minimization or maximization using an optimization algorithm.  However, the evaluation of aerodynamic objective functions requires computationally