Другие журналы

электронный журнал

МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл No. ФС77-51038. ISSN 2307-0609

Публикации с ключевым словом - машинное обучение

Найдено: 14
Автоматизированная система анализа и интерпретации электрокардиосигнала
# 01, январь 2016
DOI: 10.7463/rdopt.0116.0831932
Волосатова Т. М., Спасёнов А. Ю., Логунова А. О.
С. 1-18
Анализ методик искажения визуального образа человека для систем автоматического распознавания
# 05, май 2017
УДК: 004.93
Коваленко А. О.
В данной статье рассмотрена проблема искажения образа человека для систем автоматического распознавания. Проведен анализ уже проводившихся исследований в рамках данной проблемы. Кратко описаны основные концепции машинного обучения. Проведен обзор теории защиты от систем автоматического распознавания. Описаны основные принципы уже существующих методик искажения образов, и приведена их классификация.
Инструментальные средства для автоматизированной количественной оценки метакомпетенций учащихся. Обзор
# 10, октябрь 2015
DOI: 10.7463/1015.0821623
УДК: 519.6
Белоножко П. П., Белоус В. В., профессор, д.ф.-м.н. Карпенко А. П., Храмов Д. А.
Рассматривается задача разработки комплекса научно-технических решений, направленных на создание системы автоматизированной количественной оценки метапредметных, метакогнитивных и метакреативных навыков и умений (метакомпетенции) учащихся. Проведен обзор свободно распространяемого программного обеспечения, реализующего методы машинного обучения, которые предполагается использовать. Выделено специализированное и универсальное программное обеспечение. Сформулированы рекомендации по выбору инструментальных средств реализации экспериментального образца программного комплекса. Материалы обзора могут быть также использованы для решения широкого круга теоретических и прикладных задач, связанных с необходимостью программной реализации различных методов машинного обучения.
Искусственный интеллект в лицах исследователей
# 08, август 2016
УДК: 004.8
Чихирева Ю. А.
В статье рассматриваются основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Проводится анализ возрастания и спада интереса ученых к этой области, аргументация выбора пути создания суперинтеллекта. Приводятся примеры того, как период времени, в который проводились исследования, влиял на выбор их направления. На основании статьи можно понять, какой путь является и по сей день актуальным для развития этой области.
Использование технологий машинного обучения для создания искусственных нейронных сетей
# 04, апрель 2016
УДК: 004.8
Слепенков В. О., Бондарь А. В.
Авторы статьи предлагают ознакомиться с основными понятиями в машинном обучении, которые необходимо знать, прежде чем начать более узкое изучение дальнейшего материала в данной тематике. Основное внимание при анализе данной области делается на машинном обучении без учителя и с учителем, авторы обосновывают своё решение тем, что анализируют примеры искусственных нейронных сетей при обучении которых использовались данные методы. Одна из отличительных черт данной публикации, это то, что она даёт достаточно информации для человека, который находится только в начальной стадии ознакомления с данной темой, при этом, уделяется внимание примерам искусственных нейронных сетей, рассмотрения которых, будет интересно и более продвинутым в теме машинного обучения.
Использование устройства измерения электрической активности мышц для распознавания жестов
# 11, ноябрь 2013
УДК: 004.5
Леванов А. А.
Используя прибор BioPlux, можно создать систему, способную распознавать пользовательские жесты и их комбинации и, основываясь на них, разработать мультимодальный интерфейс. Жесты подобраны таким образом, что они не зависят друг от друга. Основная цель разработки – создать простое игровое приложение, управление в котором осуществляется за счет движения рукой. Актуальность работы с практической точки зрения обеспечена необходимостью создания системы, способной работать с языком глухонемых в реальном времени. 
Кластеризация данных на основе нейронного газа и марковских алгоритмов
# 08, август 2014
УДК: 004.67
Федоренко Ю. С.
Обсуждаются различные методы кластеризации. Подробно рассматривается алгоритм нейронного газа и марковский алгоритм кластеризации, их преимущества и недостатки. Предлагается новый алгоритм, объединяющий преимущества нейронного газа и марковского алгоритма кластеризации. Приводятся результаты экспериментов на тестовой выборке «Ирисы Фишера», которые показывают эффективность предложенного алгоритма.
Количественная оценка метакомпетенций учащихся на основе методов машинного обучения
# 04, апрель 2015
DOI: 10.7463/0415.0764221
доцент, к.ф.н. Гаврилина Е. А., Захаров М. А., профессор, д.ф.-м.н. Карпенко А. П.
С. 228-253
Методы и алгоритмы машинного обучения в задачах распознавания образов
# 03, март 2015
УДК: 004.023
Гурьянов А. В.
В статье рассматриваются базовые методы и алгоритмы, применяющиеся в современных системах распознавания образов. Представлены и описаны этапы их работы, приведены краткие математические выкладки, сформулированы достоинства и недостатки рассмотренных алгоритмов, области их применения, приведены примеры комплексных методов, использующих рассмотренные в статье алгоритмы за основу. Достоинством статьи является доступное объяснение основных идей рассмотренных алгоритмов, иллюстрация их работы на простых примерах.Статья может послужить хорошим источником информации для начала знакомства с областью машинного обучения и практической реализации рассмотренных алгоритмов при построении систем распознавания образов. В перспективе статья должна послужить теоретической основой для создания подсистемы жестового управления, использующей рассмотренные методы или их модификации.
Модификация метода классификации в условиях неполного вектора значений признаков
# 02, февраль 2015
УДК: 004.93'11
Гаврилов П. А.
Приводится аналитический обзор известных методов классификации объектов с отсутствующими данными. Обоснована необходимость построения модифицированного метода классификации в условиях неполноты вектора значений признаков. Приведена постановка задачи модификации метода. Описаны способы применения разрабатываемого метода при решении задач классификации в медицинских диагностических системах.
Определение полезности признаков в задаче классификации коротких текстовых сообщений
# 10, октябрь 2013
УДК: 004.852
Дремина А. К.
В данной работе рассматривается задача классификации коротких текстовых сообщений, а именно – задача определения авторства. В соответствии со стандартным подходом машинного обучения, каждое текстовое сообщение описывается набором числовых признаков. Цель работы состоит в том, чтобы исследовать, какие именно признаки наиболее полезны, то есть вклад которых в качество классификации наиболее значителен. Для этого предлагается и обосновывается метод количественного измерения полезности признаков. Он заключается в измерении повышения качества классификации при добавлении того или иного признака. В работе показано, что добавление пунктуационных факторов к классическому байесовскому классификатору, повышает качество классификации на 8 % по F-мере. На основе построенного метода измерения полезности признаков в будущем будут измерены грамматические, семантические, ссылочные и другие группы признаков.
Особенности применения алгоритма SVM для построения рекомендательной системы
# 03, март 2015
УДК: 004.58
Федоренко Ю. С.
Обсуждаются различные подходы к построению рекомендательных систем. Подробно рассматриваются теоретические основы метода опорных векторов (SVM), принципы его работы, преимущества и недостатки данного алгоритма. Исследуются возможности применения метода опорных векторов для построения рекомендательной системы. На этом примере излагаются основные этапы, возникающие при решении задач с применением машинного обучения: подготовка обучающей и тестовой выборки, подбор оптимальных параметров при обучении алгоритма и оценивание качества результатов при помощи статистических метрик.
Проблемы и средства реализации программной офтальмологической диагностики
# 03, март 2017
УДК: 004.42, 617.7
Орлов Д. М., Бугеря С. А.
В настоящее время проблема недостаточной автоматизации офтальмологической диагностики стоит достаточно остро. Объемы данных, которые требуется обработать, увеличиваются постоянно, однако последние разработки в этой области внедряются крайне медленно или не внедряются вовсе. В данной статье рассматриваются существующие проблемы программной офтальмологической диагностики, существующие средства решения этих проблем, их достоинства и недостатки. Как результат, сделано заключение о необходимости объединения разработанных мировым сообществом алгоритмов в единый программный продукт, ориентированный на использование в медицинских учреждениях в автоматическом режиме.
Реализация и исследование методов автоматической кластеризации текстовых документов с помощью методов машинного обучения
# 02, февраль 2015
УДК: 004.93'1
Лыфенко Н. Д.
Рассматривается задача автоматической кластеризации текстовых документов на русском языке с помощью методов машинного обучения. Реализованы и исследованы методы итеративной и плотностной кластеризации (к-средних, DBSCAN). Проведены эксперименты, сравнивающие структуру кластеров. Статья может быть интересна специалистам по компьютерной лингвистике и филологам.
 
ПОИСК
 
elibrary crossref neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА
18.12.2017
С 21 по 24 ноября 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошла XII Всероссийская инновационная молодежная научно-инженерная выставка «Политехника», посвященная 170-летию со дня рождения Н.Е. Жуковского в рамках Всероссийского инновационного молодежного научно-инженерного форума «Политехника».

11.10.2017
XII Всероссийская инновационная молодежная научно-инженерная выставка «ПОЛИТЕХНИКА», посвященная 170-летию со дня рождения Н.Е. Жуковского 21–24 ноября 2017 года г. Москва

25.05.2017
C 15 по 17 мая 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел III этап (Всероссийский) Всероссийской студенческой олимпиады по физике (в технических вузах).

25.04.2017
С 12 по 14 апреля в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел Всероссийский этап Всероссийской олимпиады по безопасности жизнедеятельности.

4.04.2017
С 14 по 16 марта 2017г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана прошел III (Всероссийский) тур Всероссийской студенческой олимпиады по иностранному языку (английский в технических вузах).




Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (499) 263-61-98
  RSS
© 2003-2017 «Молодежный научно-технический вестник» Тел.: +7 (499) 263-61-98