Buchumschlag

Аналіз методів машинного навчання в задачі класифікації документів

Публікація досліджує методи класифікації документів за наявністю печатки. Для цього, по-перше, проаналізовано вже існуючі методи вирішення поставленої проблеми; по-друге, запропоновано модель згорткової нейронної мережі для класифікації документів; по-третє, відображено залежність коректності роботи...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Проблеми програмування
Datum:	2020
Hauptverfasser:	Жиркова, А.П., Ігнатенко, О.П.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainisch
Veröffentlicht:	Інститут програмних систем НАН України 2020
Schlagworte:	Моделі та методи машинного навчання
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180496
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Аналіз методів машинного навчання в задачі класифікації документів / А.П. Жиркова, О.П. Ігнатенко // Проблеми програмування. — 2020. — № 4. — С. 81-87. — Бібліогр.: 8 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

Ähnliche Einträge

Застосування машинного навчання для уточнення чисельних метеорологічних прогнозів
von: Дорошенко, А.Ю., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Автоматизовані методи оцінки когерентності україномовних текстів з використанням методології машинного навчання
von: Крамов, А.А., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Побудова семантичної моделі зображення з використанням машинного навчання на базі згорткових нейронних мереж
von: Андон, П.І., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Застосування технології глибинного навчання для побудови інтелектуальних автономних машин
von: Білоконь, О.С.
Veröffentlicht: (2020)

Автоматизація розв’язування задач з планіметрії, записаних природною українською мовою
von: Жежерун, О.П., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Про аналіз коректності автотьюнінгу програм з використанням техніки переписувальних правил
von: Іваненко, П.А.
Veröffentlicht: (2020)

Модуль стиснення зображень на основі нейро-мережевих автокодувальників
von: Лесик, В.О., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Intonation expressiveness of the text at program sounding
von: Shevchenko, V.L., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Модель рекурентної нейронної мережі для генерації музики
von: Комарський, О.С., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Algorithm and software for determining a musical genre by lyrics to create a song hit
von: Triantafillu, A.A., et al.
Veröffentlicht: (2021)

The problem of developing the architecture of modern cognitive radar system
von: Коsovets, M., et al.
Veröffentlicht: (2022)

A model of a convolutional neural network and software for typical insect pests recognition
von: Bezliudnyi, Y.S., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Огляд методів машинного навчання для класифікації великих обсягів супутникових даних
von: Lavreniuk, Mykola, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Метод получения информации из онтологии на основе анализа фразы на естественном языке
von: Литвин, А.А., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Efficient increasing of the mutation score during model-based test suite generation
von: Kolchin, A., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Neural networks’ learning process acceleration
von: Katerynych, L., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Побудова діагностичної експертно-медичної системи з використанням нейронних мереж
von: Глибовець, М.М., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами
von: Балабанов, О.С.
Veröffentlicht: (2020)

Distributional semantic modeling: a revised technique to train term/word vector space models applying the ontology-related approach
von: Palagin, O.V., et al.
Veröffentlicht: (2020)

The practical aspect of using the artificial intellectual technology for building a multidimentional function CFAR for smart-handled LPI radar
von: Kosovets, M., et al.
Veröffentlicht: (2020)

О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма
von: Лукьянов, И.О., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Досягнення у визначенні просторової структури білків на основі методів машинного навчання
von: Білецький, Б.О.
Veröffentlicht: (2021)

Прогнозування кардіоміопатії у пацієнтів з постійною шлуночковою електрокардіостимуляцією за допомогою методів машинного навчання
von: Perepeka, Eugene, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Огляд методів виявлення раку молочної залози з використанням штучного інтелекту і методів поглибленого навчання
von: Naderan, Maryam
Veröffentlicht: (2021)

Оцінка класифікації зображень для перенесення навчання у згорткових нейронних мережах
von: Мамута, М. С., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Горизонтальне та вертикальне масштабування методів машинного навчання
von: Білецький, Б.О.
Veröffentlicht: (2019)

ПРОГНОЗУВАННЯ ПРОЦЕСІВ ВИСОКОВОЛЬТНОГО ЕЛЕКТРОРОЗРЯДНОГО СИНТЕЗУ КАРБІДУ ТИТАНУ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
von: Присташ, Микола, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Використання методів машинного навчання на практиці
von: Тупало, Я.О.
Veröffentlicht: (2018)

Моделювання динаміки ринку криптовалют з використанням інструментів машинного навчання
von: Martjanov, Dmytro, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Використання методів машинного навчання для оцінки вартості житла
von: Третиник, В.В., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Зниження ризиків стратегій навчання з підкріпленням для догляду із дифузійними моделями
von: Tytarenko, Andrii
Veröffentlicht: (2024)

Порівняння ефективності методів заповнення пропущених даних під час розроблення моделей прогнозування
von: Popov, Andrii
Veröffentlicht: (2025)

Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії
von: Danilov, Valery Ya., et al.
Veröffentlicht: (2019)

Моніторинг пацієнтів з використанням методів нечіткої логіки і машинного навчання
von: Хорозов, О.А.
Veröffentlicht: (2017)

Реалізація згорткової нейронної мережі з використанням Tensorflow платформ машинного навчання
von: Томка, Ю.Я., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Метод класифікації МРТ зображень серця за каскадними моделями глибокого навчання
von: Слободзян, В.О., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Використання онтологічних знань у методах машинного навчання для інтелектуального аналізу Big Data
von: Рогушина, Ю.В.
Veröffentlicht: (2018)

Оптимізаційні задачі управління процесами обробки документів
von: Лаптін, Ю.П., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Оцінювання якості моделей та методів глибокого навчання для формування суперроздільних зображень
von: Lanko, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Аналіз зображень очного дна на основі машинного навчання
von: Карась, О.В., et al.
Veröffentlicht: (2024)