• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Классификация изображений с использованием обучения с подкреплением

Артем Александрович Елизаров, Евгений Викторович Разинков
1172-1191
Аннотация:

В последнее время активно развивается такое направление машинного обучения, как обучение с подкреплением. Как следствие предпринимаются попытки использования обучения с подкреплением для решения задач компьютерного зрения, в частности для решения задачи классификации изображений. Задачи компьютерного зрения являются на сегодняшний день одними из наиболее актуальных задач искусственного интеллекта.


В статье предложен метод классификации изображений в виде глубокой нейронной сети с использованием обучения с подкреплением. Идея разработанного метода сводится к решению задачи о контекстном многоруком бандите с помощью различных стратегий достижения компромисса между эксплуатацией и исследованием и алгоритмов обучения с подкреплением. Рассмотрены такие стратегии, как -жадная, -softmax, -decay-softmax и метод UCB1, и такие алгоритмы обучения с подкреплением, как DQN, REINFORCE и A2C. Проведен анализ влияния различных параметров на эффективность работы.

Ключевые слова: машинное обучение, классификация изображений, обучение с подкреплением, задача о контекстном многоруком бандите.

Анализ моделей машинного обучения на основе методов объяснимого искусственного интеллекта в образовательной аналитике

Дмитрий Артурович Минуллин, Фаиль Мубаракович Гафаров
294-315
Аннотация:

Проблема прогнозирования досрочного отчисления студентов российских вузов является актуальной, поэтому требуется разработка новых инновационных подходов для её решения. Для решения данной проблемы возможна разработка предиктивных систем на основе использования данных о студентах, имеющихся в информационных системах вузов. В настоящей работе исследованы модели машинного обучения для прогнозирования досрочного отчисления студентов, обученные на основе данных о характеристиках и успеваемости студентов. Основная научная новизна работы заключается в использовании методов объяснимого ИИ для интерпретации и объяснения функционирования обученных моделей машинного обучения. Методы объяснимого искусственного интеллекта позволяют понять, какие из входных признаков (характеристик студента) оказывают наибольшее влияние на результаты прогнозов обученных моделей, а также могут помочь понять, почему модели принимают те или иные решения. Полученные результаты расширяют понимание влияния различных факторов на досрочное отчисление студентов.

Ключевые слова: образовательная аналитика, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, объяснимый искусственный интеллект.

Автоматическая разметка обучающих выборок в компьютерном зрении с использованием методов машинного обучения

Алексей Константинович Журавлёв, Карен Альбертович Григорян
718-729
Аннотация:

Рассмотрена проблема автоматической разметки обучающих выборок в области компьютерного зрения с использованием методов машинного обучения.


Разметка данных является ключевым этапом в разработке и обучении моделей глубокого обучения, однако процесс создания размеченных данных зачастую требует значительных временных и трудовых затрат. В статье предложен механизм автоматической разметки, основанный на использовании сверточных нейронных сетей и методов активного обучения.


Предложенная методология включает анализ и оценку существующих подходов к автоматической разметке. Эффективность предложенных решений оценена на общедоступных наборах данных. Результаты показали, что предложенный метод в значительной мере сокращает время, необходимое для разметки данных, но в любом случае требует вмешательства оператора-разметчика.


Обзор литературы включает анализ современных методов разметки и существующих автоматических систем, что позволяет лучше понять контекст и преимущества предлагаемого подхода. В заключении обсуждены достижения, ограничения и возможные направления для будущих исследований в данной области.

Ключевые слова: компьютерное зрение, машинное обучение, автоматическая разметка данных, обучающая выборка, сегментация изображений.

Рекомендательная система подбора игроков в командных видах спорта, построенная на основе машинного обучения

Ринат Рустемович Шигапов, Александр Андреевич Ференец
257-280
Аннотация:

Описана разработка на основе машинного обучения рекомендательной системы подбора игроков на примере хоккея с возможностью расширения ее использования в различных командных видах спорта. Для каждого вида спорта рассмотрены амплуа и характеристики игроков, которые были структурированы и разделены на общие группы. Проанализирована информация о хоккее, футболе, баскетболе и волейболе. Для каждого из рассмотренных параметров выведены коэффициенты, показывающие их влияние на результат матча. Протестированы модели, построенные на основе различных алгоритмов машинного обучения. Создан веб-интерфейс приложения.

Ключевые слова: спорт, хоккей, подбор игроков, рекомендательная система, машинное обучение.

Автоматическое аннотирование html-документов по стандарту Microdata

Тимур Фердинандович Ибрагимов, Александр Андреевич Ференец
730-744
Аннотация:

Описана разработка на основе методов машинного обучения приложения для автоматического аннотирования веб-страниц по стандарту Microdata с возможностью расширения для других стандартов и с внедрением данных в JSX-файлы. Собраны и подготовлены датасеты для обучения моделей Machine Learning (ML). Собраны и проанализированы метрики модели ML.

Ключевые слова: Microdata, семантическая разметка, HTML5, поисковая оптимизация (SEO), поисковые системы, машинное обучение, schema.org, семантический веб, стандарты разметки, автоматизация SEO.

Анализ и разработка конвейера MLOps для развертывания моделей машинного обучения

Рустем Рафикович Ямиков, Карен Альбертович Григорян
177-196
Аннотация:

Рост числа IT-продуктов с внедренными элементами машинного обучения (Machine Learning – ML) обуславливает повышение актуальности автоматизации процессов машинного обучения. Использование методов MLOps направлено на обеспечение обучения и эффективного развертывания приложений с производственной среде, автоматизируя решение побочных инфраструктурных вопросов слабо связанных с непосредственно разработкой модели.


Мы рассматриваем компоненты, принципы и подходы MLOps и анализируем существующие платформы и решения для построения конвейеров машинного обучения. Кроме того, предлагаем подход к построению конвейера машинного обучения на основе основных инструментов DevOps и библиотек с открытым исходным кодом.

Ключевые слова: MLOps, DevOps, CI/CD, CT, ML, конвейер машинного обучения.

Применение методов машинного обучения для выявления взаимосвязи академической успеваемости и данных профиля социальной сети

Ильяс Раисович Ихсанов, Ирина Сергеевна Шахова
95-118
Аннотация: Предложена модель машинного обучения для выявления взаимосвязи между данными профиля социальной сети и академической успеваемости учащегося, а также прогнозирования среднего балла успеваемости по данным параметрам.
Ключевые слова: машинное обучение, социальные сети, психометрия, академическая успеваемость, образование, абитуриент.

Опыт построения системы автоматического определения тональности объектов на основе синтактико-семантического анализатора

Павел Юрьевич Поляков, Мария Викторовна Калинина, Владимир Владимирович Плешко
185-202
Аннотация: Исследуется применение лингвистического подхода для решения задачи автоматического определения тональности объекта. Исследование проводилось в рамках цикла тестирования систем автоматического анализа тональности SentiRuEval. Задание, предложенное организаторами дорожки, заключалось в том, чтобы определить мнение пользователя (положительное, отрицательное или нейтральное) по отношению к операторам сотовой связи на материале сообщений социальной сети Twitter и новостей. Авторы настоящей работы исключили новостные сообщения из тестовой коллекции, так как формальные тексты существенно отличаются от неформальных по своей структуре и лексике и, следовательно, требуют другого подхода. При решении поставленной задачи был использован лингвистический метод, основанный на синтактико-семантическом анализе. Согласно этому подходу тональная лексика привязывается к объекту на одной из двух последовательных стадий. Первая стадия включает в себя использование семантических шаблонов, которые сравниваются с деревом синтаксического разбора предложения; вторая стадия использует эвристики для связывания тональной лексики с объектом оценки в случае, когда синтаксические связи между ними отсутствуют. Машинное обучение не применялось. Метод продемонстрировал очень хорошие результаты, которые примерно совпадают с лучшими результатами методов с использованием машинного обучения и гибридных методов.
Ключевые слова: определение тональности, анализ мнений, тональность объектов, тональность атрибутов, синтактико-семантический анализ, семантические шаблоны.

Вычислительная модель эмоций в интеллектуальных информационных системах

Максим Олегович Таланов, Александр Сергеевич Тощев
231-241
Аннотация: Проведено исследование эмоций в различных аспектах: философском, психологическом и нейрофизиологическом; с их учетом описана созданная когнитив-ная архитектура. На основе «куба эмоций» Левхайма, «колеса эмоций» Плутчика, «теории аффектов» Томкинса и модели мышления Мински охарактеризовано использование эмоций как факторов влияния на вычислительный процесс компьютера. Указаны также возможности использования эмоций в интеллектуальных вопросно-ответных системах.
Ключевые слова: искусственный интеллект, виртуальный помощник, социальный агент, эмоции, модели мышления, вычислительные эмоции.

Автоматизации процесса разработки интерактивных прототипов android-приложений на основе низкодетализированных макетов

Анатолий Сергеевич Хлопунов, Ирина Сергеевна Шахова
160-172
Аннотация: Приведены механизмы автоматизации процесса разработки интерактивных прототипов мобильных приложений на основе рукописных макетов. Процесс автоматизации включает в себя использование методов машинного обучения для распознавания рукописных макетов. Для обеспечения взаимодействия пользователя с предложенными механизмами реализовано мобильное Android-приложение.
Ключевые слова: прототипирование, UI, UX, мобильные приложения, пользовательский интерфейс.

Разработка системы эмоциональной оценки на основе обучения с подкреплением и нейробиологически инспирированных методов

Евгения Юрьевна Майорова, Максим Олегович Таланов, Роберт Лоу
193-215
Аннотация:

Объектом проведенного исследования является эмоциональная оценка искусственного интеллекта. В качестве системы реализации эмоциональной оценки выбрана система обучения с подкреплением. В результате симуляции построенной модели получены графики, показывающие активность структур мозга, участвующих в процессе их воздействия друг на друга. В ходе настройки системы удалось добиться четырех вспышек активности на таламусе вместо ожидаемых пяти.

Ключевые слова: NEST, NeuCogAR, куб Лёвхейма, эмоциональная оценка.

Применение алгоритма Дугласа–Пеккера в вопросах онлайн-аутентификации инструментов удалённой работы при подготовке специалистов укрупнённой группы специальностей 10.00.00 «Информационная безопасность»

Антон Григорьевич Уймин, Владимир Сергеевич Греков
679-694
Аннотация:

В условиях перехода образовательных систем на дистанционное обучение, а также развития тренда на удалённую работу, возникла острая потребность в разработке надежных технологий биометрической идентификации и аутентификации для верификации исполнителей работ в режиме удаленной работы. Такие технологии позволяют обеспечить высокую степень защиты и удобство использования, что делает вопросы их разработки и оптимизации крайне важными.


Проблема заключается в необходимости повышения точности и эффективности систем распознавания движений манипулятора «мышь» без использования специализированных устройств в максимально короткий промежуток времени. Для ее решения требуется эффективная предобработка таких движений, чтобы упростить их траектории, сохранив при этом их ключевые особенности.


В статье предложено использование алгоритма Дугласа–Пеккера для предварительной обработки данных траекторий движений «мыши». Этот алгоритм позволяет значительно уменьшить количество точек в траекториях, упрощая их при сохранении основной формы движений. Данные с упрощенными траекториями затем используются для обучения нейронных сетей.


Экспериментальная часть работы показала, что применение алгоритма Дугласа–Пеккера позволяет сократить количество точек в траекториях на 60%, что приводит к увеличению точности распознавания движений с 70% до 82%. Такое упрощение данных способствует ускорению процесса обучения нейронных сетей и повышению их операционной эффективности.


Проведенное исследование подтвердило эффективность использования алгоритма Дугласа–Пеккера для предварительной обработки данных в задачах распознавания движений «мыши». Полученные результаты могут найти применение в разработке более интуитивно понятных и адаптивных пользовательских интерфейсов.


Предложены также направления для дальнейших исследований, включая оптимизацию параметров алгоритма для различных типов движений и исследование возможности его комбинирования с другими методами машинного обучения.

Ключевые слова: аутентификация, биометрическая идентификация, удалённая работа, дистанционное обучение, алгоритм Дугласа–Пеккера, предобработка данных, нейросеть, HID-устройство, траектория движений «мыши», оптимизация данных.

Нейросетевая архитектура воплощенного интеллекта

Айрат Рафкатович Нурутдинов
598-655
Аннотация:

В последние годы достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения обусловлены успехами в разработке больших языковых моделей (LLM) на основе глубоких нейронных сетей. В то же время, несмотря на существенные возможности, LLM имеет такие принципиальные ограничения, как спонтанная недостоверность в фактах и суждениях; допущение простых ошибок, диссонирующих с высокой компетентностью в целом; легковерие, проявляющееся в готовности принимать за истину заведомо ложные утверждения пользователя; отсутствие сведений о событиях, произошедших после завершения обучения.


Вероятно, ключевой причиной является то, что обучение биологического интеллекта происходит через усвоение неявных знаний воплощенной формой интеллекта, позволяющей решать интерактивные физические задачи реального мира. Биоинспирированные исследования нервных систем организмов позволяют рассматривать мозжечок, координирующий движения и поддерживающий равновесие, в качестве главного кандидата для раскрытия методов реализации воплощенного физического интеллекта. Его простая повторяющаяся структура и способность управлять сложными движениями дают надежду на возможность создания аналога адаптивным нейронным сетям.


В настоящей работе изучается биоинспирированная архитектура мозжечка как форма аналоговых вычислительных сетей, способная моделировать сложные физические системы реального мира. В качестве простого примера представлена реализация воплощенного ИИ в виде многокомпонентной модели щупальца осьминога, демонстрирующей потенциал в создании адаптивных физических систем, обучающихся и взаимодействующих с окружающей средой.

Ключевые слова: Искусственные нейронный сети, большие языковые модели, неявное обучение, мозжечок, аналоговые компьютеры, воплощенный интеллект, мягкие роботы, осьминоги.

Извлечение аспектов товаров или услуг из отзывов потребителей с использованием модели условных случайных полей

Юлия Владимировна Рубцова, Сергей Андреевич Кошельников
203-221
Аннотация: Описана система, принимавшая участие в соревновании SentiRuEval-2015 по автоматическому извлечению аспектов из отзывов и оценке этих аспектов по тональности. В основе разработанной системы лежит алгоритм условных случайных полей (CRF), она использовалась в решении двух подзадач и тестировалась на двух предметных областях: рестораны и автомобили. Для обеих задач и обеих предметных областей показаны высокие показатели метрики полноты. Это означает, что система может вполне успешно находить аспектные термины. Вместе с тем, полученный низкий показатель точности свидетельствует о том, что система принимает за аспектные достаточно много терминов, которые аспектными не являются. В целом же система показала сравнительно хорошие результаты по сравнению с другими участниками соревнования.
Ключевые слова: извлечение знаний, извлечение аспектов, CRF.

Применение машинного обучения к задаче генерации поисковых запросов

Александр Михайлович Гусенков, Алина Рафисовна Ситтикова
272-293
Аннотация:

Исследованы две модификации рекуррентных нейронных сетей: сети с долгой краткосрочной памятью и сети с управляемым рекуррентным блоком с добавлением механизма внимания к обеим сетям, а также модель Transformer в задаче генерации запросов к поисковым системам. В качестве модели Transformer использована модель GPT-2 от OpenAI, которая обучалась на запросах пользователей. Проведен латентно-семантический анализ для определения семантических сходств между корпусом пользовательских запросов и запросов, генерируемых нейронными сетями. Для проведения анализа корпус был переведен в формат bag of words, к нему применена модель TFIDF, проведено сингулярное разложение. Семантическое сходство вычислялось на основе косинусной меры. Также для более полной оценки применимости моделей к задаче был проведен экспертный анализ для оценки связности слов в искусственно созданных запросах.

Ключевые слова: обработка естественного языка, генерация естественного языка, машинное обучение, нейронные сети.

Автоматизация сортировки материалов по тексту сценария для видеомонтажа

Андрей Дмитриевич Неманов, Ирина Сергеевна Шахова
533-557
Аннотация:

Процесс видеомонтажа включает множество трудоемких операций по сортировке и подготовке материалов, что требует значительных временных затрат. В статье описана разработка программного решения для автоматизации этих процессов с использованием технологии машинного обучения. Основное внимание уделено созданию системы, способной классифицировать и сортировать медиафайлы по тексту сценария, тем самым повышая эффективность подготовки материалов к монтажу. Система включает модули распознавания речи, классификации аудио и видео, а также алгоритмы определения соответствия сценарию. Тестирование показало, что предложенная система правильно классифицирует медиафайлы в большинстве случаев, что позволяет существенно сократить время на черновой монтаж.

Ключевые слова: видеомонтаж, автоматизация, машинное обучение, распознавание речи, классификация аудио, классификация видео, coreml, параллельные вычисления, сценарий, soundex, tf-idf, косинусное сходство, обработка естественного языка.

VR-телеуправление «многорукими» устройствами: проблемы, гипотезы, постановка задачи

Влада Владимировна Кугуракова, Игорь Дмитриевич Сергунин, Евгений Юрьевич Зыков, Олег Дмитриевич Сергунин, Алексей Валерьевич Уланов, Динара Рустамовна Габдуллина, Артем Шамилевич Гилемянов
441-471
Аннотация:

Рассмотрены различные решения, существующие в области дистанционного управления роботизированными устройствами, оснащенными манипуляторами. Представлены новые подходы к организации совместного телеуправления множеством манипуляторов, с использованием различных пользовательских входов. Проанализированы следующие сценарии использования: архитектура системы с множеством манипуляторов и пользовательские интерфейсы управления, включая такие перспективные направления, как глубокое машинное обучение и нейроинтерфейсы.

Ключевые слова: виртуальная реальность, телеуправление, робот, ко-бот, робототехника, совместное телеуправление, телеимпенданс, когнитивное радио.

Использование синтаксиса для анализа тональности твитов на русском языке

Юлия Владимировна Адаскина, Полина Вадимовна Паничева, Андрей Михайлович Попов
163-184
Аннотация:

Представлен подход к решению задачи анализа тональности в рамках тестирования SentiRuEval – открытого соревнования систем анализа тональности на русском языке. Описанный алгоритм был применен в дорожке по анализу тональности твитов о банках и телекоммуникационных компаниях. Для этих данных была разработана и оценена классификация на три класса: положительный, отрицательный и нейтральный.

Для решения поставленной задачи использовались различные алгоритмы машинного обучения. Признаками для классификатора являлись лингвистические данные, полученные из текста с помощью разработанного нами морфо-синтаксического анализатора. Нормализованные слова, а также синтаксические связи, оказались решающими признаками для достижения наилучшего результата, который был получен с помощью статистического алгоритма опорных векторов.

Оценка, проведенная организаторами конкурса, выявила высокое качество предложенного подхода, который занял первую строчку по трем из четырех мерам качества.
Ключевые слова: анализ тональности, синтаксические связи, русский язык, статистические методы, классификация текстов.

Разработка плагина поведения NPC для игрового движка Unity

Леонид Николаевич Паренюк, Влада Владимировна Кугуракова
1044-1057
Аннотация: Существуют различные подходы для создания искусственного интеллекта в играх, и каждый имеет как и плюсы, так и недостатки. В настоящем исследовании описана собственная реализация задания поведения NPC с использованием алгоритмов машинного обучения, которые будут связаны со средой Unity в режиме реального времени. Такой подход может быть применен при разработке игр.
Ключевые слова: Unity, python, machine learning, AI, искусственный интеллект в играх, поведение агентов, NPC, разработка игр, scikit-learn.

Создание генератора псевдослов и классификация их схожести со словами словаря русского языка методами машинного обучения

Кирилл Алексеевич Ромаданский, Артемий Евгеньевич Ахаев, Тагмир Радикович Гилязов
145-162
Аннотация:

Под псевдословом понимается единица речи или текста, которая выглядит как реальное слово на русском языке, но на самом деле не имеет значения, а под настоящим или естественным словом – единица речи или текста, которая имеет толкование и представлена в словаре. Представлены две модели для работы с русским языком: генератор псевдослов и классификатор, оценивающий степень схожести введенной последовательности символов с настоящими словами. Классификатор использован для оценки результатов генератора. Обе модели основаны на рекуррентной нейронной сети с долгой краткосрочной памятью и обучены на датасете существительных русского языка. В результате создан файл, содержащий список сгенерированных псевдослов, оцененных классификатором. Псевдослова могут найти применение в задачах нейминга, брендирования и макетирования, в искусстве, для создания креативных произведений, и в языковых исследованиях, для изучения структуры языка и слов.

Ключевые слова: генерация слов, псевдослово, нейронная сеть, рекуррентная нейронная сеть, долгая краткосрочная память.

Рекомендательная система текстовой аналитики юридических документов

Денис Сергеевич Зуев, Марат Фаритович Насрутдинов, Айрат Фаридович Хасьянов
435-449
Аннотация:

Обсуждено использование механизмов машинного обучения, анализа естественного языка и интеллектуального поиска в области юриспруденции. Основные ожидаемые результаты – методология применения алгоритмов текстовой аналитики и семантического анализа естественного языка (NLP) в задачах управления знаниями в судебном делопроизводстве, а также других видах юридической практики. Полученные результаты могут быть применены в области образования и управления знаниями в более широком контексте, поскольку исследование лежит на стыке юриспруденции, математической и компьютерной лингвистики.

Описан прототип многоагентной системы интеллектуального анализа текстов в юриспруденции, способной на имеющейся базе данных судебных документов выявлять общие зависимости, предоставлять для ознакомления юридические дела, близкие по тематике, рекомендовать наиболее вероятные исходы судебного рассмотрения или помечать важные места, на которые следует обращать внимание при процессуальных действиях с использованием инструментов текстовой аналитики.
Ключевые слова: аналитика и управление данными, интенсивное использование данных, электронные библиотеки, кластеризация, классификация судебных актов, рекомендательная система, микросервисная архитектура.

Применение синтетических данных в задаче обнаружения аномалий в сфере информационной безопасности

Артем Игоревич Гурьянов
187-200
Аннотация:

В настоящее время в машинном обучении высокую актуальность имеют синтетические данные. Современные алгоритмы генерации синтетических данных дают возможность генерации данных, очень близких по статистическим свойствам к исходным данным. Синтетические данные используются на практике в широком спектре задач, в том числе связанных с аугментацией данных.


Предложен метод аугментации данных, совмещающий подходы увеличения объема выборки с помощью синтетических данных и генерации синтетических аномалий. Метод использован для решения задачи в сфере информационной безопасности, заключающейся в поиске аномалий в журналах сервера с целью обнаружения атак.


Модель, обученная в рамках решения названной задачи, показала высокие результаты. Это демонстрирует эффективность использования синтетических данных для увеличения объема выборки и генерации аномалий, а также возможность с высокой результативностью использовать эти подходы совместно.

Ключевые слова: синтетические данные, обнаружение аномалий, информационная безопасность, генерация аномалий, аугментация данных, машинное обучение.

Анализ моделей векторных представлений слов в задаче разметки семантических ролей в русскоязычных текстах

Лейсан Маратовна Кадермятова, Елена Викторовна Тутубалина
1026-1043
Аннотация: Изучено влияние использования векторных представлений слов на качество установления семантических ролей в русскоязычных текстах. Задача установления семантических ролей в русскоязычных текстах получила широкое распространение после выхода на свет корпуса FrameBank. Были исследованы модели векторных представлений слов word2vec, fastText и ELMo (Embeddings from Language Models). Анализировались метрики качества микро- и макро-F1 как оценочные показатели результатов автоматической разметки актантов. Был проведен ряд экспериментов, демонстрирующих, что модели ELMo, основанные на токенах предикатно-аргументных конструкций, показывают больший прирост качества по сравнению со всеми остальными моделями, в том числе, в сопоставлении с моделями ELMo, обученными на леммах, как по величине микро-F1, так и по величине макро-F1.
Ключевые слова: машинное обучение, обработка естественного языка, векторные представления слов, семантические роли.

Разработка методики сегментации пользователей с помощью алгоритмов кластеризации и расширенной аналитики

Даниил Андреевич Клинов, Карен Альбертович Григорян
137-147
Аннотация:

Статья посвящена созданию эффективного решения по сегментации пользователей. Представлены анализ существующих сервисов сегментации пользователей и подходов к их сегментации (ABCDx сегментация, демографическая сегментация, сегментация на основании карты пути пользователя), а также анализ алгоритмов кластеризации (K-means, Mini-Batch K-means, DBSCAN, Agglomerative Clustering, Spectral Clustering). Исследование названных подходов нацелено на создание решения по сегментации, «гибкого» и адаптирующегося под каждую пользовательскую выборку. Также применены дисперсионный анализ (тест ANOVA) и разбор метрик кластеризации для оценки качества сегментации пользователей. С помощью указанных методов разработано эффективное решение по сегментации пользователей с использованием технологии расширенной аналитики и машинного обучения.

Ключевые слова: Сегментация, кластеризация, дисперсионный анализ, машинное обучение, расширенная аналитика, тест ANOVA, продуктовая аналитика.

Формирование академических групп и проектных команд на основе сбора данных об обучающихся

Наталья Александровна Коргутлова, Светлана Юрьевна Басаргина, Михаил Михайлович Абрамский, Марат Альбертович Солнцев, Таисия Сергеевна Бузукина
193-208
Аннотация: Обсуждены вопросы использования данных об обучающихся, представленных в электронном виде, в задачах генерации распределений обучающихся по академическим группам, элективам и проектным командам. Проиллюстрировано применение алгоритмов машинного обучения для этих задач. Показана возможность использования данных, собранных из социальных сетей.
Ключевые слова: личностный портрет студента, кластеризация, распределение по компетенциям, анализ социальных сетей.
1 - 25 из 30 результатов 1 2 > >> 
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2025 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества