Výsledky vyhľadávania - "ансамблеві методи"

ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ТА АНСАМБЛЕВИХ МЕТОДІВ У ПРОГНОЗУВАННІ ЦІН КРИПТОВАЛЮТ

Zdroj: Ekonomìčnij Vìsnik Nacìonalʹnogo Tehnìčnogo Unìversitetu Ukraïni "Kiïvsʹkij Polìtehnìčnij Institut", Iss 32 (2025)

Predmety: Economics as a science, HF5001-6182, криптовалюти, Business, машинне навчання, прогнозування цін, нейронні мережі, LSTM, ансамблеві методи, HB71-74

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/45f9efeb10b44db7ad72470e84002121

ІДЕНТИФІКАЦІЯ ПАРАМЕТРІВ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ТРАНСФОРМЕРА З ОПТИЧНИМ ПОТОКОМ ТА АНСАМБЛЕВИХ МЕТОДІВ

Autori: Oleksii Kondratov Olena Nikulina

Zdroj: Вісник Національного технічного університету "ХПÌ": Системний аналіз, управління та інформаційні технології, Iss 1 (13), Pp 106-111 (2025)

Predmety: дистанційна ідентифікація динамічних об’єктів, виявлення об’єктів, комп’ютерний зір, ансамблеві методи, глибоке навчання, згорткові нейронні мережі, архітектура системи, програмне забезпечення, машинне навчання, штучний інтелект, Technology

Popis súboru: electronic resource

Relation: http://samit.khpi.edu.ua/article/view/335107; https://doaj.org/toc/2079-0023; https://doaj.org/toc/2410-2857

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/204f8b2c93e645ff97fc09644aaeb374

IDENTIFICATION PARAMETERS OF DYNAMIC OBJECTS USING TRANSFORMER WITH OPTICAL FLOW AND ENSEMBLE METHODS

Zdroj: Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies; No. 1 (13) (2025); 106-111
Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Системный анализ, управление и информационные технологии; № 1 (13) (2025); 106-111
Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї; № 1 (13) (2025); 106-111

Predmety: комп'ютерний зір, software, штучний інтелект, ensemble methods, deep learning, object detection, архітектура системи, машинне навчання, system architecture, глибоке навчання, artificial intelligence, Remote identification of dynamic objects, згорткові нейронні мережі, програмне забезпечення, computer vision, виявлення об'єктів, machine learning, convolutional neural networks, Дистанційна ідентифікація динамічних об'єктів, ансамблеві методи

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://samit.khpi.edu.ua/article/view/335107

Electricity load forecasting using machine learning methods

Zdroj: Energy industry. Ecology. Human; No. XII (2020): Energy. Ecology. Humanity; 25
Енергетика. Екологія. Людина; № XII (2020): Енергетика. Екологія. Людина; 25

Predmety: прогнозування, електричне навантаження, SMART GRID, машинне навчання, розподільна мережа, ансамблеві методи, керуюючий вплив, forecasting, electrical load, SMART GRID, machine learning, distribution network, ensemble methods, control influence

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://power.kpi.ua/article/view/328113

COMPARATIVE ANALYSIS OF THE EFFECTIVENESS OF NEURAL NETWORKS AND ENSEMBLE METHODS IN CRYPTOCURRENCY PRICE PREDICTION

Zdroj: Economic Bulletin of National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnical Institute"; No. 32 (2025): Economic Bulletin of NTUU "Kyiv Polytechnical Institute"; 155-160
Экономический Вестник Национального технического университета Украины «Киевский политехнический институт»; № 32 (2025): Економічний вісник НТУУ «Київський політехнічний інститут»; 155-160
Економічний вісник Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут»; № 32 (2025): Економічний вісник НТУУ «Київський політехнічний інститут»; 155-160

Predmety: Random Forest, ensemble methods, cryptocurrencies, машинне навчання, price prediction, neural networks, прогнозування цін, нейронні мережі, RNN, machine learning, криптовалюти, LSTM, ансамблеві методи, XGBoost

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://ev.fmm.kpi.ua/article/view/328561

Application of machine learning algorithms for automation of content moderation in app group messenging chats ; Використання алгоритмів машинного навчання для автоматизації процесу модерації контенту в групових чатах месенджерів

Autori: Мокрицька, О. В. Мочернюк, Ю. М.

Zdroj: Scientific Bulletin of UNFU; Том 34 № 7 (2024): Науковий вісник НЛТУ України; 52-59 ; Научный вестник НЛТУ Украины; Том 34 № 7 (2024): Науковий вісник НЛТУ України; 52-59 ; Scientific Bulletin of UNFU; Vol 34 No 7 (2024): Scientific Bulletin of UNFU; 52-59 ; 2519-2477 ; 1994-7836 ; 10.36930/403407

Predmety: Telegram bot, PSO, SSA, GWO, SVM, feature selection, classification, ensemble methods, Telegram-бот, оптимізація рою частинок, алгоритм рою салпів, оптимізація Сірого вовка, машини підтримки векторів, вибір класифікаційних функцій, класифікація, ансамблеві методи

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/2669/2675; https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/2669

Dostupnosť: https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/2669
https://doi.org/10.36930/40340707

THE ENSEMBLE METHOD DEVELOPMENT OF CLASSIFICATION OF THE COMPUTER SYSTEM STATE BASED ON DECISIONS TREES

Autori: Gavrylenko, Svitlana Sheverdin, Illia Kazarinov, Michael

Zdroj: Сучасні інформаційні системи, Vol 4, Iss 3 (2020)
Сучасні інформаційні системи; Том 4 № 3 (2020): Сучасні інформаційні системи; 5-10
Advanced Information Systems; Vol. 4 No. 3 (2020): Advanced Information Systems; 5-10
Современные информационные системы-Sučasnì ìnformacìjnì sistemi; Том 4 № 3 (2020): Современные информационные системы; 5-10

Predmety: ансамблевые методы, anomalous state, Information theory, boosting, computer system, 519.2, деревья решений, бустинг, QA76.75-76.765, аномальное состояние, Computer software, Q350-390, аномальний стан, події операційної системи, decision trees, комп'ютерна система, ensemble methods, беггинг, компьютерная система, события операционной системы, bagging, дерева рішень, беггінг, ансамблеві методи, operating system events, 004.9

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://ais.khpi.edu.ua/article/download/2522-9052.2020.3.01/213316
https://doaj.org/article/6c5bb24bbd324153848ee3ffab469c1a
http://ais.khpi.edu.ua/article/download/2522-9052.2020.3.01/213316
http://ais.khpi.edu.ua/article/view/2522-9052.2020.3.01
http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/48551
http://ais.khpi.edu.ua/article/view/2522-9052.2020.3.01

Methods for improving accuracy of the dementia diagnosis using feature dimension reduction

Autori: Naderan, Maryam Zaychenko, Yuriy P. ELAKPI

Prispievatelia: Naderan, Maryam Zaychenko, Yuriy P. ELAKPI

Zdroj: Sistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï, Iss 2 (2019)
Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2019); 25-30
Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2019); 25-30
System research and information technologies; № 2 (2019); 25-30

Predmety: діагноз хвороби Альцгеймера, ансамблеві методи навчання, класифікація, згорткова нейронна мережа, 0301 basic medicine, 0303 health sciences, 03 medical and health sciences, classification, Electronic computers. Computer science, ensemble learning methods, convolutional neural network, QA75.5-76.95, диагноз болезни Альцгеймера, ансамблевые методы обучения, классификация, сверточная нейронная сеть, diagnosis Alzheimer's disease, 3. Good health

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://journal.iasa.kpi.ua/article/download/175552/175461
https://doaj.org/article/ce05f727972b4dd3830138a53a364a2d
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/47439
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/175552

РОЗРОБКА МЕТОДУ ІДЕНТИФІКАЦІЇ СТАНУ КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ БЕГГІНГ-КЛАСИФІКАТОРІВ

Autori: Svitlana Gavrylenko Oleksii Hornostal

Zdroj: Сучасні інформаційні системи, Vol 5, Iss 4 (2021)

Predmety: комп’ютерна система, події операційної системи, дерева рішень, ансамблеві методи, мета-алгоритм, беггінг, Computer software, QA76.75-76.765, Information theory, Q350-390

Popis súboru: electronic resource

Relation: http://ais.khpi.edu.ua/article/view/247260; https://doaj.org/toc/2522-9052

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/07a9d2e92e764a1d84ff8f474e3a99ba

ОЦІНКА ІНФОРМАТИВНОСТІ ТА ВИБІР ОЗНАК ПРИ ІДЕНТИФІКАЦІЇ СТАНУ КОМП’ЮТЕРНОЇ СИСТЕМИ

Autori: Svitlana Gavrylenko Illia Sheverdin Hennadii Heiko

Zdroj: Сучасні інформаційні системи, Vol 5, Iss 2 (2021)

Predmety: комп’ютерна система, події операційної системи, інформативність ознак, дерева рішень, ансамблеві методи, беггінг, Computer software, QA76.75-76.765, Information theory, Q350-390

Popis súboru: electronic resource

Relation: http://ais.khpi.edu.ua/article/view/234857; https://doaj.org/toc/2522-9052

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/ccb077c233bc4722bc00a62272b0cf7a

Розробка методу ідентифікації стану комп'ютерних систем на основі беггінг-класифікаторів ; Development of a method for identification of the state of computer systems based on bagging classifiers

Autori: Гавриленко, Світлана Юріївна Горносталь, Олексій Андрійович

Predmety: події операційної системи, дерева рішень, ансамблеві методи, мета-алгоритм, беггінг, operating system events, decision trees, ensemble methods, meta-algorithm, bagging

Popis súboru: application/pdf

Relation: Гавриленко С. Ю. Розробка методу ідентифікації стану комп'ютерних систем на основі беггінг-класифікаторів / С. Ю. Гавриленко, О. А. Горносталь // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2021. – Т. 5, № 4. – С. 5-9.; http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/56110; orcid.org/0000-0002-6919-0055; orcid.org/0000-0001-5820-9999

Dostupnosť: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/56110

Оцінка інформативності та вибір ознак при ідентифікації стану комп'ютерної системи ; Informativity assessment and attributes selection in a computer system state identification

Autori: Гавриленко, Світлана Юріївна Шевердін, Ілля Валентинович Гейко, Геннадій Вікторович

Predmety: дерева рішень, ансамблеві методи, беггінг, decision trees, ensemble methods, bagging

Popis súboru: application/pdf

Relation: Гавриленко С. Ю. Оцінка інформативності та вибір ознак при ідентифікації стану комп'ютерної системи / С. Ю. Гавриленко, І. В. Шевердін, Г. В. Гейко // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2021. – Т. 5, № 2. – С. 5-12.; http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/53702; orcid.org/0000-0002-6919-0055; orcid.org/0000-0002-7881-0658; orcid.org/0000-0001-6958-8306

Dostupnosť: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/53702

Development of a method for identification of the state of computer systems based on bagging classifiers

Zdroj: Сучасні інформаційні системи; Том 5 № 4 (2021): Сучасні інформаційні системи; 5-9
Advanced Information Systems; Vol. 5 No. 4 (2021): Advanced Information Systems; 5-9
Современные информационные системы-Sučasnì ìnformacìjnì sistemi; Том 5 № 4 (2021): Сучасні інформаційні системи; 5-9

Predmety: дерева рішень, мета-алгоритм, події операційної системи, Random Forest, meta-algorithm, decision trees, комп'ютерна система, беггінг, computer system, ensemble methods, bagging, ансамблеві методи, operating system events

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://ais.khpi.edu.ua/article/view/247260

Informativity assessment and attributes selection in a computer system state identification

Zdroj: Сучасні інформаційні системи; Том 5 № 2 (2021): Сучасні інформаційні системи; 5-12
Advanced Information Systems; Vol. 5 No. 2 (2021): Advanced Information Systems; 5-12
Современные информационные системы-Sučasnì ìnformacìjnì sistemi; Том 5 № 2 (2021): Сучасні інформаційні системи; 5-12

Predmety: події операційної системи, дерева рішень, decision trees, інформативність ознак, informative features, комп'ютерна система, computer system, ensemble methods, беггінг, bagging, ансамблеві методи, operating system events

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://ais.khpi.edu.ua/article/view/234857

Розробка методу ідентифікації стану комп'ютерних систем на основі беггінг-класифікаторів

Predmety: події операційної системи, дерева рішень, мета-алгоритм, meta-algorithm, decision trees, беггінг, ensemble methods, bagging, ансамблеві методи, operating system events

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/56110

Оцінка інформативності та вибір ознак при ідентифікації стану комп'ютерної системи

Predmety: дерева рішень, decision trees, беггінг, ensemble methods, bagging, ансамблеві методи

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/53702

Інтелектуальна система довгострокового прогнозування на основі ансамблю нейронних мереж

Prispievatelia: Чумаченко, Олена Іллівна ELAKPI

Predmety: demand forecasting, long-term forecasting, прогнозування попиту, ensemble methods, довгострокове прогнозування, deep learning, multilayer perceptron, багатошаровий персептрон, глибоке навчання, нейронні мережі, neural networks, ансамблеві методи

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/65064

Класифікація причин походження тромбів при ішемічному інсульті з використанням методів штучного інтелекту

Prispievatelia: Пишнограєв, Іван Олександрович ELAKPI

Predmety: тромб, logistic regression, штучний інтелект, ensemble methods, ішемічний інсульт, логістична регресія, машинне навчання, artificial intelligence, xgboost, machine learning, classification, data preprocessing, ischemic stroke, класифікація, попередня обробка даних, ансамблеві методи, thrombosis, random forest

Popis súboru: application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document

Prístupová URL adresa: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69063

Вирішення задачі HAR (Human Activity Recognition) за допомогою методів машинного навчання

Prispievatelia: Данилов, Валерій Якович ELAKPI

Predmety: human activity recognition, logistic regression, ensemble methods, прогнозування, розпізнавання діяльності людини, deep learning, машинне навчання, логістична регресія, prediction, глибоке навчання, методо опорних векторів, support vector machines, machine learning, classification, класифікація, ансамблеві методи

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/61179

Методи машинного навчання для класифікації порушень діяльності серця по аудіозаписах серцебиття

Prispievatelia: Недашківська, Надія Іванівна ELAKPI

Predmety: medical diagnostics, machine learning, медична діагностика, feature extraction from audio recordings, classification, convolutional and recurrent neural networks, ensemble methods, згорткові та рекурентні нейронні мережі, класифікація, вилучення ознак з аудіозаписів, машинне навчання, ансамблеві методи

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60687