дипломная работа Применение методов машинного обучения для предсказания пространственной структуры белков
Предсказание трехмерной структуры белка. Предсказание матрицы контактов белка с помощью информации об ограничениях, содержащейся в матрице контактов. Применение моделей машинного обучения XGBoost, CatBoost, Logistic Regression, CNN, ResNet, BiLSTM, LSTM.
Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 25.08.2020 |
| Размер файла | 1,9 M |
Подобные документы
Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Человеко-машинный интерфейс. Текстовый и смешанный (псевдографический) интерфейсы. Применение человеко-машинного интерфейса в промышленности. Программные средства для разработки человеко-машинного интерфейса. Среда разработки мнемосхем GraphworX32.
дипломная работа [5,3 M], добавлен 19.03.2010Инструменты компьютерной визуализации. Реализация и применение технологии обработки информации. Разработка инфологической структуры. Анализ эффективности применения инфологических моделей на информационных порталах и в средствах электронной коммерции.
дипломная работа [7,3 M], добавлен 29.11.2015Історія машинного перекладу як науково-прикладного напряму. Теорія машинного перекладу. Особливості використання систем, орієнтованих на персональні комп’ютери. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу. Приклади систем машинного перекладу.
реферат [21,5 K], добавлен 19.02.2011Популярность алгоритмов машинного обучения для компьютерных игр. Основные техники обучения с подкреплением в динамической среде (компьютерная игра "Snake") с экспериментальным сравнением алгоритмов. Обучение с подкреплением как тип обучения без учителя.
курсовая работа [1020,6 K], добавлен 30.11.2016Machine Learning как процесс обучения машины без участия человека, основные требования, предъявляемые к нему в сфере медицины. Экономическое обоснование эффективности данной технологии. Используемое программное обеспечение, его функции и возможности.
статья [16,1 K], добавлен 16.05.2016История автоматизированного перевода. Современные компьютерные программы перевода. Сфера использования машинного перевода. Формы организации взаимодействия человека и ЭВМ в машинном переводе. Интерредактирование и постредактирование машинного перевода.
курсовая работа [30,0 K], добавлен 19.06.2015Понятие сетей Петри, их применение и возможности. Сетевое планирование, математические модели с использованием сетей Петри. Применение сетевых моделей для описания параллельных процессов. Моделирование процесса обучения с помощью вложенных сетей Петри.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 17.11.2009Создание системы предобработки данных; разработка системы классификации на базе методов и алгоритмов машинного обучения, их реализация в программной системе. Предобработка информации, инструкция пользователя, система классификации, машинный эксперимент.
дипломная работа [917,1 K], добавлен 31.01.2015Понятие базы знаний для управления метаданными. Особенности баз знаний интеллектуальной системы. Языки, используемые для разработки интеллектуальных информационных систем. Классические задачи, решаемые с помощью машинного обучения и сферы их применения.
реферат [16,9 K], добавлен 07.03.2010Применение современных компьютерных технологий в процессе обучения иностранным языкам. Использование Интернет-ресурсов, скайпа, социальных сетей в обучении и интернет-сайта для поиска дополнительно новой информации. Общение онлайн с носителями языка.
статья [15,8 K], добавлен 23.06.2015Оценка качества подготовки программистов и снижение трудозатрат на подготовку и проверку их лабораторных работ. Разработка проекта по автоматизации процесса обучения программированию с помощью интегрированной среды оценки структуры и качества программы.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 07.06.2012Принципы компьютерной стеганографии. Классификация методов сокрытия информации. Популярность метода замены наименьшего значащего бита. Сущность методов расширения палитры и блочного сокрытия. Применение методов в GIF изображениях. Реализация алгоритмов.
курсовая работа [589,7 K], добавлен 17.02.2013Получение навыков работы в Mathcad при использовании интерполяции и регрессии. Постройте функции сглаживания и предсказания данных с помощью различных встроенных функций. Применение операций как калькулятор, математический анализ, матрица и вычисление.
лабораторная работа [205,1 K], добавлен 23.12.2014История возникновения, эволюция машинного перевода. Основные требования к коммуникативной эквивалентности. Последовательность формальных операций в системе машинного перевода, ее концепции развития. Переводчик для офиса. Преимущества электронных словарей.
презентация [455,3 K], добавлен 22.10.2013Использование классификаторов машинного обучения для анализа данных. Создание модели, которая на основании параметров, влияющих на течение диабета, выявляет показатель возвращения больного в ухудшенное состояния после оказанного лечения (реадмиссию).
дипломная работа [625,2 K], добавлен 10.06.2017Автоматизований та машинний види перекладу. Можливості подолання мовного бар’єру у спілкуванні. Існуючі класифікації систем машинного перекладу. Лінгвістичне дослідження міри автоматизованості перекладацької системи. Словник і синтаксис вхідної мови.
статья [23,5 K], добавлен 14.08.2017Получение и обработка данных о веб-сайте. Иерархическая классификация, алгоритмы машинного обучения. Решающие деревья, плоские классификаторы. Метрики оценки качества. Полная точность (accuracy), кросс-валидация. Параллельные вычисления, хранение данных.
курсовая работа [276,8 K], добавлен 04.09.2016Виды машинного обучения, его основные задачи и методы. Подходы к классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, стохастический градиентный спуск, K-ближайший сосед, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов.
курсовая работа [436,9 K], добавлен 14.12.2022
