машинне навчання

Методи машинного навчання та проектування системи визначення емоційного забарвлення українськомовного контенту

У статті автори проаналізували сучасний стан досліджень у галузі емоційного аналізу україномовного контенту для систем інтелектуального аналізу даних. Проаналізовано основні методи та підходи до вирішення проблеми. Також розглянуто основні алгоритми машинного навчання для аналізу текстового контенту. В результаті аналізу визначено основні методи і підходи, які можна використати для аналізу саме української мови, та здійснено їх класифікацію. Подальшим етапом стало проєктування функціональності системи з використанням структурного підходу.

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.

ПОКРАЩЕННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ ПОШУКУ ВІДЕО: ІНТЕГРАЦІЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ПРЯМОГО ПОШИРЕННЯ ДЛЯ ЕФЕКТИВНОГО ФРАГМЕНТНОГО ПОШУКУ

В умовах стрімкого збільшення обсягів відеоданих актуалізується проблема їх ефективного пошуку та аналізу. Це дослідження має на меті розробку та апробацію інноваційної системи для покращення швидкості та точності пошуку відео, використовуючи можливості глибоких згорткових нейронних мереж (DCNN) та нейронних мереж прямого поширення (FFNN).

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.

ПРОГНОЗУВАННЯ ВИНИКНЕННЯ ІНСУЛЬТУ НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Дослідження, проведені в галузі медицини, стосуються важливої теми, інтерес до якої з кожним роком зростає. Дослідження було зосереджено на прогнозуванні початку інсульту, стану, що становить серйозний ризик для здоров'я та життя людей. Використання надзвичайно незбалансованого набору даних стало проблемою для розробки моделей машинного навчання, здатних ефективно передбачати випадки інсульту.

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.