Тег: машинне навчання

Визначення автора тексту з використанням ANN

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Визначення автора тексту з використанням ANN//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2019. - №12. - https://nauka-online.com/publications/informatsionnye-tehnologii/2019/12/viznachennya-avtora-tekstu-z-vikoristannyam-ann/

Аннотация: (Українська) У даній статті розглядається застосування штучних нейронних мереж в задачах класифікації текстів та визначення автора невідомого тексту на основі стилістичних особливостей письма. Для навчання нейронної мережі були взяті твори двох українських письменників, щоб аналізувати та класифікувати стилі, кожного з авторів.

Определение пола автора короткого текста методами машинного обучения

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Определение пола автора короткого текста методами машинного обучения//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2019. - №11. - https://nauka-online.com/publications/tehnicheskie-nauki/2019/11/opredelenie-pola-avtora-korotkogo-teksta-metodami-mashinnogo-obucheniya/

Аннотация: В данной статье рассмотрено применение методов машинного обучения для классификации текстов по гендерному соответствием автора на примере коротких рассказов написанных на русском языке. Продемонстрировано алгоритм и процесс подготовки данных, выполнено обучение и тестирование баесова классификатора для различения гендера автора текста. Приведены результаты определения пола авторов и сделаны выводы относительно преимуществ и недостатков представленного подхода.

Скорингові моделі для оцінки кредитоспроможності позичальників банку

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Скорингові моделі для оцінки кредитоспроможності позичальників банку//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2018. - №7. - https://nauka-online.com/publications/tehnicheskie-nauki/2018/7/skoringovi-modeli-dlya-otsinki-kreditospromozhnosti-pozichalnikiv-banku/

Аннотация: (Українська) Дослідження присвячено питанню визначення ймовірності неповернення кредиту позичальником банку. Мета даної роботи — аналіз та порівняння скорингових моделей на основі методів дерев рішень та логістичної регресії для оцінки кредитоспроможності позичальників банку та побудова скорингової карти на основі кращої моделі. Отримані результати підтверджують ефективність використання скорингових моделей з метою зменшення ризику при видачі кредитів та збільшення прибутку.

Прогнозирование курса криптовалют на основе фундаментального анализа

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Прогнозирование курса криптовалют на основе фундаментального анализа//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2018. - №5. - https://nauka-online.com/publications/tehnicheskie-nauki/2018/5/prognozirovanie-kursa-kriptovalyut-na-osnove-fundamentalnogo-analiza/

Аннотация: Предложена схема, позволяющая прогнозировать курс криптовалют с точностью 20-50% в зависимости от периода прогноза, а также прогнозировать тренд курса с точностью до 100%. Сосредоточено внимание на использовании фундаментального анализа при решении задачи прогноза курса криптовалют, основываясь на активности пользователей Twitter.

Подготовьте

научную статью на актуальную тему

Отправьте

научную статью на e-mail: editor@inter-nauka.com

Читайте

Вашу статью на сайте нашего журнала