Temat: neural classification

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Zastosowanie metod głębokiego uczenia dla diagnostyki raka mózgu
Application of deep learning methods for the diagnosis of brain cancer
Autorzy:: Jaremko, Hubert
Słowa kluczowe:: Machine learning, Deep learning, MRI Imaging, Brain cancer classification, Artificial neural network, Convolutional neural network
Uczenie maszynowe, Głębokie uczenie, Obrazowanie rezonansem magnetycznym, Klasyfikacja raka mózgu, Sztuczna sieć neuronowa, Konwolucyjna sieć neuronowa; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Głębokie sieci neuronowe w rozpoznawaniu mowy - klasyfikacja stanu emocjonalnego mówców
Deep neural networks in speech recognition - speaker emotion classification
Autorzy:: Kaus, Arkadiusz
Słowa kluczowe:: Audio, Mowa, Rozpoznawanie mowy, Klasyfikacja emocji, Konwolucyjne sieci neuronowe, Uczenie maszynowe, Głębokie sieci neuronowe, Mel-spektrogram, Percepcja, Emocje
Audio, Speech, Speech recognition, Emotion classification, Convolutional neural networks, Machine learning, Deep neural networks, Mel-spectrogram, Perception, Emotions; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Użycie sieci neuronowych do klasyfikowania obrazów według epoki sztuki
Using neural networks to classify paintings by art style
Autorzy:: Pająk, Julia
Słowa kluczowe:: konwolucyjne sieci neuronowe, przetwarzanie obrazu, augmentacja, uczenie głębokie, klasyfikacja obrazów
convolutional neural networks, image processing, augmentation, deep learning, image classification; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Klasyfikacja niepełnych danych z wykorzystaniem głębokiego uczenia
Classification of incomplete data using deep learning
Autorzy:: Goliszewski, Paweł
Słowa kluczowe:: machine learning, neural network, autoencoder, misgan, image processing, missing data, classification
uczenie maszynowe, sieć neuronowa, autoenkoder, misgan, przetwarzanie obrazów, brakujące dane, klasyfikacja; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Analiza danych dzwiekow miejskich metodami uczenia maszynowego
Data analysis of urban sounds using machine learning methods
Autorzy:: Przemielewski, Piotr
Słowa kluczowe:: Machine learning, artificial neural networks, convolutional neural networks, convolutional neural networks, sound analysis, data augmentation, spectrogram, urban sounds, Fourier transform, mel-scale, perceptron, audio waveform, activation function, urban sound classification, Environmental Sound Classification, Python, Keras, Tensorflow, MUDA, librosa, Jupyter Notebook, CNN, ANN
Uczenie maszynowe, sztuczne sieci neuronowe, splotowe sieci neuronowe, konwolucyjne sieci neuronowe, analiza dźwięków, generacja syntetycznych próbek, spektrogram, dźwięki miejskie, transformacja Fouriera, skala melowa, perceptron, postać fali dźwiękowej, funkcja aktywacyjna, klasyfikacja dźwięków miejskich, syntetyczne dane, Python, Keras, Tensorflow, MUDA, librosa, Jupyter Notebook, CNN, ANN; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Wykorzystanie metod uczenia maszynowego dla klasyfikacji i grupowania utworów muzycznych na podstawie bazy danych CD dostępnych w systemie Amazon
Application of Machine Learning methods in classification and clustering of music data from AMAZON database
Autorzy:: Lik, Łukasz
Słowa kluczowe:: machine learning, classification, clustering, logistic regression, neural networks, perceptron, multilayer perceptron, MLP, convolutional neural networks, CNN, k-means, spectral clustering, mean shift, singular value decomposition, SVD, TF-IDF, natural language processing, NLP, Parquet, HDF5, JSON
uczenie maszynowe, klasyfikacja, klastrowanie, regresja logistyczna, sieci neuronowe, perceptron, perceptron wielowarstwowy, MLP, konwolucyjne sieci neuronowe, CNN, k-means, klastrowanie spektralne, mean shift, dekompozycja głównych składowych, SVD, TF-IDF, przetwarzanie języka naturalnego, NLP, Parquet, HDF5, JSON; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Analysis of statistical properties of machine learning training
Badanie statystycznych własności treningu modeli uczenia maszynowego
Autorzy:: Sibik, Michał
Słowa kluczowe:: uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja, głębokie sieci neuronowe, tensor, warstwa, waga, spadek gradientu, funkcja straty, niedostateczne dopasowanie, nadmierne dopasowanie, propagacja wsteczna, keras, tensorflow, sieć gęsto połączona, sieć konwolucyjna, dropout, pooling, regularyzacja, klasyfikacja binarna, klasyfikacja wieloklasowa
machine learning, artificial intelligence, deep neural networks, tensor, layer, weight, gradient descent, loss function, accuracy, underfitting, overfitting, backpropagation, keras, tensorflow, densely connected network, convolutional network, dropout, pooling, regularization, binary classification, multiclass classification; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Porównanie algorytmów uczenia maszynowego na przykładzie rozpoznawania oszustw w transakcjach płatniczych
Comparison of machine learning algorithms with credit card fraud detection
Autorzy:: Miarzyńska, Zuzanna
Słowa kluczowe:: uczenie maszynowe, oszustwo płatnicze, karta kredytowa, algorytm,regresja logistyczna, las losowy, autokodery,sieci neuronowe, PCA,SMOTE, NearMiss, precyzja, czułość, zbiór niezbilansowany,scikit-learn, keras, Python, Jupyter Notebook, uczenie nienadzorowane, uczenie nadzorowane, zbiór treningowy, zbiór testowy, klasyfikacja,grupowanie
machine learning, credit card fraud, logistic regression, randomforest, autoencoders, neural networks, PCA, SMOTE, NearMiss, precision, recall, imbalanced dataset, scikit-learn, keras, Python, Jupyter Notebook, supervised learning, unsupervised learning, train set, test set, classification, clustering; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Informacja