Применение неконтролируемой кластеризации выборок для повышения качественных показателей многоуровневых моделей обработки данных
Рассматривается задача повышения качественных показателей моделей обработки данных за счет сегментации выборок. Предлагается многоуровневая архитектура, позволяющая определять текущие свойства данных в сегментах и назначать лучшие по достигаемым качественным показателям модели. Приведено формальное...
| Published in: | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 66. С. 44-54 |
|---|---|
| Main Author: | Лебедев, Илья Сергеевич |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001139409 |
Similar Items
-
Метод ценообразования PSM для случая цензурированных выборок малого объема
by: Журко, Елена Сергеевна -
Компьютерные методы анализа видеоинформации Понимание изображений и машинное зрение
by: Денисов, Дмитрий Абрамович
Published: (1993) -
Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук спец. 05.13.01
by: Данилов, В. В. специалист в области информатики и вычислительной техники инженер Томского политехнического университета 1989-
Published: (2020) -
Критерий Колмогорова для однократно прогрессивно цензурированных выборок с учетом симметрии распределения
by: Зенкова, Жанна Николаевна -
Сегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных сверточных сетей
by: Канаева, Ирина Александровна
