Применение неконтролируемой кластеризации выборок для повышения качественных показателей многоуровневых моделей обработки данных

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...

Полное описание

Библиографическая информация
Опубликовано в: :	Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 66. С. 44-54
Главный автор:	Лебедев, Илья Сергеевич
Формат:	Статья в журнале
Язык:	Russian
Предметы:	машинное обучение модели обработки данных сегментация выборки статьи в журналах
Online-ссылка:	http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001139409

Похожие документы

Метод ценообразования PSM для случая цензурированных выборок малого объема
по: Журко, Елена Сергеевна

Компьютерные методы анализа видеоинформации Понимание изображений и машинное зрение
по: Денисов, Дмитрий Абрамович
Публикация: (1993)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук спец. 05.13.01
по: Данилов, В. В. специалист в области информатики и вычислительной техники инженер Томского политехнического университета 1989-
Публикация: (2020)

Критерий Колмогорова для однократно прогрессивно цензурированных выборок с учетом симметрии распределения
по: Зенкова, Жанна Николаевна

Сегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных сверточных сетей
по: Канаева, Ирина Александровна

Интерфейсы систем обработки данных справочник
по: Мячев, Анатолий Анатольевич
Публикация: (1989)

Математическое и алгоритмическое обеспечение статистического анализа данных типа времени жизни: автореферат диссертации ... доктора технических наук: 05.13.17/
по: Чимитова, Е. В. Екатерина Владимировна
Публикация: (2016)

Новый алгоритм обработки данных метода фотоупругости
по: Лихачев, Алексей Валерьевич

Учет информации об Sα-равноплечной симметрии при обработке цензурированных данных
по: Зенкова, Жанна Николаевна

Повышение производительности гетерогенных компьютерных систем обработки данных монография
по: Колпаков, Александр Анатольевич
Публикация: (2019)

Непараметрическое оценивание функционалов по стационарным выборкам
Публикация: (1974)

Иконика цифровая обработка видеоинформации : сборник научных трудов
Публикация: (1989)

Статистические методы для изучения таблиц долей и пропорций
по: Флейс, Джозеф
Публикация: (1989)

Асимптотическая несмещенность оценки функции распределения по однократно интервалом цензурированным данным с привлечением информации о симметрии
по: Зенкова, Жанна Николаевна

Инженерия машинного обучения
по: Бурков, Андрей
Публикация: (2022)

Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных. От эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации [монография]
по: Попков, Юрий Соломонович 1937-
Публикация: (2019)

Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных: монография/
по: Александров, В. В. Виктор Васильевич, et al.
Публикация: (1983)

Вычислительные системы
Публикация: (1989)

Parameter estimation with guaranteed accuracy for AR(1) by noised observations
по: Burkatovskaya, Yulia B.

Sample clock offset compensation in the fifth-generation new radio downlink
по: Assaf, Mohammad

Процедура непараметрического оценивания функционалов от распределений стационарных последовательностей и ее применение в экономических и технических приложениях
по: Рюмкин, Валерий Иванович

Устройства длительного хранения информации: /
по: Беккер, Я. М. Яков Михайлович, et al.
Публикация: (1985)

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования : пер. с англ.
по: Келлехер, Джон Д
Публикация: (2019)

Практическое применение методов кластеризации, классификации и аппроксимации на основе нейронных сетей монография
Публикация: (2020)

Прикладной анализ текстовых данных на Python машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка
по: Бенгфорт, Бенджамин
Публикация: (2019)

Глубокое обучение с R и Keras Франсуа Шолле ; при участии Томаша Калиновски и Дж. Дж. Аллера ; пер. с англ. В. С. Яценкова
по: Шолле, Франсуа
Публикация: (2023)

Особенности изменения амплитудных показателей электрической активности мозга человека при воздействии излучений мобильных телефонов при кластеризации исходных выборок волонтеров
по: Бурова, Вероника Юрьевна

Основы структур и алгоритмов обработки данных: Учебное пособие для студентов специальности 230105 - Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем/
по: Горитов, А. Н. Александр Николаевич
Публикация: (2007)

Основы структур и алгоритмов обработки данных: Лабораторный практикум по дисциплине "Структуры и алгоритмы обработки данных" для студентов специальности 230105 Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем/
по: Горитов, А. Н. Александр Николаевич
Публикация: (2007)

Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию: научное издание/
по: Каплан, Р. С. Роберт, et al.
Публикация: (2006)

On optimal adaptive prediction of multivariate autoregression
по: Kusainov, Marat I.

Многофазная модель массового обслуживания системы распределенной обработки данных

Методы и средства обработки изображений: сборник научных статей/
Публикация: (1982)

Анализ данных в экономике: теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и визуализация данных в Microsoft Excel [учебник для направления бакалавриата "Экономика и управление"]
по: Соловьев, Владимир Игоревич
Публикация: (2023)

Интерпретируемое машинное обучение на Python научитесь создавать интерпретируемые высокопроизводительные модели на практических примерах из реальной жизни : пер. с англ.
по: Масис, Серг
Публикация: (2023)

Создание приложений машинного обучения от идеи к продукту
по: Амейзен, Эммануэль
Публикация: (2023)

Нейросетевая обработка данных для плохо обусловленных задач идентификации моделей объектов: автореферат диссертации ... кандидата технических наук: 05.13.01/
по: Круглов, И. А. Игорь Александрович
Публикация: (2013)

Интеллектуальный анализ данных учебное пособие : [для студентов университетов и втузов]
по: Замятин, Александр Владимирович
Публикация: (2020)

Основы структур и алгоритмов обработки данных: Методические указания к выполнению курсовой работы по дисциплине "Структуры и алгоритмы обработки данных" для студентов специальности 230105 Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем/
по: Горитов, А. Н. Александр Николаевич
Публикация: (2007)

Методы разработки модульных систем обработки данных сборник трудов
Публикация: (1990)