Search results for "klasterēšana"

showing 3 items of 3 documents

Kvantu mašīnmācīšanās – klasterēšanas algoritma implementēšana

2020

Klasterēšana ir populārākā bez uzraudzības mašīnmācīšanās metode, kuras pamatprincips ir noteikt datu punktu sadalījumu apakšgrupās vai kopās, lai vienā un tā pašā klastera novērojumiem būtu zināma līdzība. Kvantu mašīnmācīšanās šobrīd ir aktuālā tēma, un kvantu algoritmi tiek izmantoti lai paātrinātu un/vai izlabotu klasiskus algoritmus. Darba ietvaros tiek analizēts un implementēts kvantu mašīnmācīšanās algoritms klasterēšanai, tas tiek salīdzināts ar klasisko algoritma implementāciju. Algoritms tiek implementēts, izmantojot Python programmēšanas valodu un Qiskit bibliotēku kvantu skaitļošanai, kas ļauj kvantu skaitļošanas kodu laist gan uz simulatoriem, gan uz IBM kvantu ierīcēm, kas ir …

DatorzinātneKvantiQiskitklasterēšanamašīnmācīšanāsPython
researchProduct

Liela apjoma datu kopu klasterēšanas algoritmi

2016

Mūsdienās, strauji pieaugot internetā pieejamajam informācijas apjomam, aktuāla tēma valodu tehnoloģiju jomā ir informācijas grupēšana (klasterēšana) pēc vienotiem principiem vieglākai informācijas uztveramībai un izkaisītas informācijas apjoma mazināšanai. Darbā "Liela apjoma datu kopu klasterēšanas algoritmi" teorētiskajā daļā izpētītas un apkopotas metodes dokumentu klasterēšanai ar mērķi atrast piemērotāko metodi vai metožu kopu daudzvalodu ziņu straumju klasterēšanai. Darbā arī pētītas un salīdzinātas dažādas klasterēšanas rezultāta novērtēšanas metrikas. Praktiskajā daļā izstrādāta un izvērtēta sistēma daudzvalodu ziņu straumju klasterēšanai, tā darbības rezultāti un turpmāki pētījuma…

daudzvalodu dokumentu vektoriālā reprezentācijaDatorzinātnedokumentu attāluma funkcijasdokumentu straumju klasterēšanaklasterēšanas rezultāta novērtēšanas metrikas
researchProduct

Mašīnmācīšanās metožu pielietojums pretinieku tendenču noteikšanai

2021

Darbā tiek pētīts, cik veiksmīgi ar mašīnmācīšanās metodēm var noteikt pretinieku tendences no salīdzinoši nelielas datu kopas. Darbā tiek pētīta kāršu spēle pokers. Uzdevums ir noteikt, vai pretiniekiem ir tendence pieņemt kādu lēmumu, pēc kā attiecīgi mēs varam paši mainīt savu stratēģiju atbilstoši noteiktajām tendencēm, tādā veidā iegūstot priekšrocību. Tiek apskatīts kādi spēlētāju tipi eksistē izspēlēs ar dažādiem spēlētāju skaitu izmantojot klasterēšanas algoritmus. Tālāk tiek izstrādāta mākslīgā intelekta pamatklase, kuru var viegli paplašināt tādā veidā definējot spēlētāju, kas spēlē pēc noteikta spēlētāja tipa tendencēm. Visbeidzot tiek novērtētas dažādas metodes un modeļi, kas āt…

pretinieku tendencesNeša līdzsvarsklasterēšanas algoritmimākslīgais intelektsDatorzinātnepokers
researchProduct