ZGŁOŚ PROBLEMikona ozdobna

Pola oznaczone gwiazdką (*) są wymagane
*
*
*
*
captcha
Zapoznałem/am się i akceptuję regulamin oraz politykę prywatności *

ODSYŁACZE

Link do zasobu (portal):

Link do zasobu (skrót):

http://azon.e-science.pl/zasoby/21710

Link do zasobu (repozytorium):

https://id.e-science.pl/records/21710

Typ zasobu: praca dyplomowa

Problem rozpoznawania wzorców dla zagadnień słabo zrównoważonych

Widok

Metadane zasobu

Tytuł Problem rozpoznawania wzorców dla zagadnień słabo zrównoważonych
Osoby Autorzy: Wojciech Lesiński
Partner: Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie
Opis Celem niniejszej pracy jest opracowanie i analiza skuteczności, w zastosowaniach praktycznych, różnych metod rozpoznawania notacji muzycznej jako zagadnienia słabo zrównoważonego. W jej ramach przeprowadzona była analiza procesu przygotowania do rozpoznawania obrazów, wykonane zostały testy klasyfikatorów prostych i złożonych oraz dokonany został dobór odpowiedniego zestawu cech. Szczególna uwaga zostanie skierowana na użycie drzew decyzyjnych oraz lasu losowego. Dokonane też zostało porównanie rozpoznawania notacji muzycznej z rozpoznawaniem liter drukowanych, które tu reprezentują zagadnienie dobrze zrównoważone. (Polski)
Słowa kluczowe "uczenie maszynowe"@pl, "Machine Learning"@en, "sztuczna inteligencja"@pl, "klasyfikacja"@pl
Klasyfikacja Typ zasobu: praca dyplomowa
Dyscyplina naukowa: dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)
Grupa docelowa: naukowcy, studenci, przedsiębiorcy
Szkodliwe treści: Nie
Charakterystyka Miejsce powstania: Warszawa
Czas powstania: 2013
Liczba stron: 116
Promotor: Władysław Homenda
Język zasobu: Polski
Lokalizacja: Warszawa
Licencja CC BY-SA 4.0
Informacje techniczne Deponujący: Justyna Kupczak
Data udostępnienia: 16-10-2018
Kolekcje Kolekcja Instytutu Badań Systemowych PAN w Warszawie, Kolekcja e-Biblio IBS PAN

Cytowanie

Skopiowano

Wojciech Lesiński. Problem rozpoznawania wzorców dla zagadnień słabo zrównoważonych. [praca dyplomowa] Dostępny w Atlasie Zasobów Otwartej Nauki, . Licencja: CC BY-SA 4.0, https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode.pl. Data dostępu: DD.MM.RRRR.

Podobne zasoby

Splunk - konfiguracja, rozpoznawanie i wizualizacja informacji o incydentach i zagrożeniach

Arkadiusz Kotynia, Julia Jancelewicz, Urszula Warmińska, inny dokument, Politechnika Wrocławska, Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika (2018)

Wielorozdzielczościowa klasyfikacja za pomocą kombinacji estymatorów jądrowych

Mateusz Kobos, praca dyplomowa, Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)

Sztuczna inteligencja w świecie rzeczywistym

Sylwia Majchrowska, wideo, Politechnika Wrocławska, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)

Uczenie maszynowe na podstawie przykładów w przypadku błędów w danych

Grażyna Szkatuła, praca dyplomowa, Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)

Zobacz więcej