Search results for "mašīnmācīšanās"
showing 10 items of 82 documents
Komunikācija un tās izcelsmes iemesli mākslīgās vidēs
2019
Darbā tiek pētīta pašreizējā situācija mākslīgu aģentu radīšanai un to apmācīšanai efektīvi rīkoties mākslīgās vidēs, kurās ir iespējama komunikācija starp aģentiem. Tiek apskatītas populāras vides aģentu apmācībai un to snieguma novērtēšanai, tiek apzinātas vides, kurās var veikt aģentu apmācību komunicēt. Darbā aplūkoti populāri mašīnmācīšanās algoritmu aģentu apmācībai efektīvi rīkoties dažādās vidēs. Tiek īsumā pārspriests, kā nodrošināt vienkāršu komunikāciju un atmiņu aģentu arhitektūrā, kā to apmācīt. Tiek apzināti neseni komunikācijas pētījumi ar mākslīgi radītiem aģentiem un noskaidroti dažādi kvantitatīvi un kvalitatīvi rādītāji, lai varētu konstatēt lietderīgas, nelietderīgas kom…
Laikrindu modelēšana un prognozēšana ar statistiskiem un dziļās mašīnmācīšanās modeļiem
2022
Šajā maģistra darbā tiek aplūkota datu zinātnes problemātika – laikrindu prognozēšana ar statistiskiem un jaunākiem dziļās mašīnmācīšanās modeļiem. Mērķis ir salīdzināt trīs prognozēšanas modeļu veiktspēju un precizitāti, izmantojot veiktspējas mērījumus. Darbs teorētiskajā daļā 3., 4., un 5. nodaļās ir aprakstīta vispārējo laikrindu datu analīze, datu sagatavošana un galvenie statistisko modeļu ARIMA komponenti. Darba 6. nodaļa iepazīstina ar galvenajiem dziļās mašīnmācīšanās komponentiem un jaunākajām arhitektūrām – DeepAR un Temporal Future Transformer jeb TFT. Darbā praktiskajā daļā 7. un 8. nodaļās tiek izvērtētas statistisko un dziļās mašīnmācīšanās modeļu priekšrocības un trūkumi. Mo…
Klasifikācijas uzdevumu risināšana e-komercijā ar mašīnmācīšanās algoritmiem programmā R
2015
Darbā aplūkoti mašīnmācīšanās algoritmi un to pielietošana konkrētu e-komercijas klasifikācijas problēmu risināšanā. Darba mērķis ir izpētīt un eksperimentāli noskaidrot piemērotākos mašīnmācīšanās algoritmus sekojošu praktisku problēmu risināšanai: Produktu klasificēšana pēc atribūtiem, Produktu atbilstība meklēšanas kritērijam. Darbā tiek apskatīts mašīnmācīšanās algoritmu teorētiskais pamatojums un tiek praktiski pielietoti mašīnmācīšanās algoritmi izmantojot programmu R. Tiek analizēti un izvērtēti rezultāti.
Matemātiskās un statistiskās datu analīzes metodes cukura diabēta pētījumos
2020
Šajā darbā aprakstītas matemātiskās un statistiskās datu analīzes metodes, kas pielietotas cukura diabēta pētījumos. Tā kā cukura diabēts ir viena no izplatītākajām slimībām pasaulē, un tās slimnieku skaits ar katru gadu palielinās, ir nepieciešams izstrādāt tādus matemātiskos modeļus, kas prognozētu personas iespējamību saslimt, tādejādi spējot laicīgi veikt preventīvus pasākumus. Darbā apskatītās metodes tika implementētas brīvpiekļuves programmā R, un ar to palīdzību tika analizēti Latvijā ievākti dati, kā arī mašīnmācīšanās algoritmu izstrādē pasaulē populārā iebūvēto datu kopa PimaIndiansDatabase.
Uz mašīnmācīšanos balstīts pakalpojumu ieteikšans modelis
2021
Mašīnmācīšanās ir viena no mūsdienu svarīgākajām tehnikas sfērām, kas ikdienā ietekmē katra cilvēka dzīvi. Tā tiek uzskatīta par daļu no mākslīgā intelekta. Mašīnmācību algoritmi tiek izmantoti uzdevumos, kurus ir grūti vai neiespējami izpildīt tikai ar cilvēka darbu. Darbā ir apskatītas galvenās mašīnmācīšanās metodes un veidi. Darbā tiek aprakstīts mašīnmācīšanās ieviešanas process portālā “X”. Darbā ir apskatīta matricu faktorizācijas metodes izmantošana rekomendācijas sistēmās. Darbā ir ilustrēts matricu faktorizācijas piemērs, kas risināts ar Phyton programmēšanas valodas palīdzību. Galvenais darba rezultāts – ar matricu faktorizācijas metodi, var ļoti veiksmīgi meklēt portāla lietotāj…
Mašīnmācīšanās metožu lietojums vārdu sastatīšanā balstītai paralēlo korpusu novērtēšanai un tīrīšanai
2017
Šajā darbā ir aprakstīta paralēlu korpusu novērtēšanas un tīrīšanas metode, kas automātiski spēj noteikt katra teikuma derīgumu pēc to vārdu sastatījumiem ar paralēlo teikumu. Vārdu sastatījumi teikumā apraksta vārdu atbilstību ar to pašu teikumu iztulkotu citā valodā. Ja tie ir daudz attiecībā pret vārdu daudzumu, tad var pieņemt, ka teikumi ir atbilstīgi. Pazīmju analīzei tiek izmantots mašīnmācīšanās algoritms, kas spēj uzbūvēt laba/slikta teikuma raksturojošu pazīmju modeli. Paralēlu tekstu korpusi ir plaši pielietoti mašīntulkošanas sistēmu izveidē. Tādējādi darbā izvirzīta hipotēze, ka sastatījumos balstīta korpusa novērtēšana un tīrīšana palīdz atbrīvoties no neprecīziem tulkojumiem …
Savvaļas pārnadžu populācijas novērtēšana, izmantojot vizuālo atpazīšanu meža kameru datos, un salīdzināšana ar apmācītas mašīnmācīšanās modeļa rezul…
2022
Eiropā pēdējās desmitgadēs strauji palielinās pārnadžu populācijas, kas ik gadu rada simtiem miljonus eiro zaudējumos, tāpēc ir nepieciešamas metodes, lai efektīvi novērtētu pārnadžu populācijas. Meža kameras var būt labs risinājums, lai aizstātu uz vizuālajiem novērojumiem balstītas uzskaites bet tās ievāc lielus datu apjomus, kuru analīze aizņem ilgu laiku. To var risināt dziļās mašīnmācīšanās modeļi. No 2021. gada 1.janvāra teritorijā pie Rāmuļiem visu gadu tika izliktas 22 meža kameras, ar kurām tika noteikts pārnadžu relatīvais daudzuma indekss. Staltbrieži sastādīja 83,2%, stirnas 8,2%, aļņi 3,8% un meža cūkas 4,6%. Tika uztrenēts YOLOv5 mašīnmācīšanās modelis, kurš spēja atpazīt pārn…
Mašīntulkotu nosaukto entitāšu gramatisko locījumu noteikšana automātiskajā pēcrediģēšanā
2020
Dziļās mašīnmācīšanās sasniegumi ir veicinājuši ievērojamu attīstību mašīntulkošanas jomā. Tomēr joprojām bieži tiek novērots, ka retas nosauktās entitātes neironu mašīntulkošanas sistēmas iztulko nepareizi. Kļūdaini tulkotu nosaukto entitāšu labošanu var veikt, izmantojot automātisko pēcrediģēšanu. Pēcrediģēšana kā vienu no soļiem ietver teikuma kontekstā iederīgas morfoloģiskās formas noteikšanu. Šī darba mērķis bija izstrādāt un apmācīt klasifikatoru nosauktās entitātes teikumā iederīgo morfoloģisko kategoriju formu paredzēšanai. Darba ietvaros tika izpētīts, kā risinātas līdzīgas ar vārdu kontekstuālu morfoloģisko analīzi saistītas problēmas, sagatavoti klasifikatoram piemēroti apmācība…
Dažādu mākslīgā intelekta risinājumu pielietojums e-komercijā
2022
Bakalaura darbā “Dažādu mākslīgā intelekta risinājumu pielietojums e-komercijā” tiek apskatīti un analizēti dažādi mākslīgā intelekta risinājumi, kas tiek izmantoti e-komercijas vietņu un sistēmu izstrādē, kā arī tiek veikta to praktiska realizācija ar e-komercijas satvaru palīdzību. Darba mērķis ir noskaidrot, kā mākslīgā intelekta attīstība ietekmē mūsdienu e-komerciju, izpētīt visbiežāk pielietotos mākslīgā intelekta risinājumus e-komercijas vietņu un sistēmu izstrādē, noteikt to priekšrocības un trūkumus un īstenot tos praktiskā veidā. Pēc šo risinājumu realizācijas iegūtie rezultāti tiek apkopoti un salīdzināti ar tiem rezultātiem, kas iegūti bez mākslīgā intelekta risinājumu pielietoš…
Patvaļīgi sašķiebtu numura zīmju atpazīšana
2018
Mūsdienu pasaulē neironu tīkli ir iekarojuši lielu interesi pētnieku un inženieru vidū. Ir labi zināms, ka dziļās mašīnmācīšanās modeļi labi spēj pildīt klasifikācijas uzdevumus. Tāpēc rodas jautājums, vai neironu tīkli labi spētu klasificēt Latvijā reģistrēto automašīnu numura zīmes. Ja neironu tīkls to spēj izdarīt, tad rodas sekojoši jautājumi, vai tas to dara labāk kā citi līdzīgi risinājumi un vai tas ir efektīvs risinājums. Maģistra darba mērķis ir pārliecināties, vai neironu tīkli spēj efektīvi un precīzi klasificēt numura zīmes, izmantojot satvaru TensorFlow. Lai sasniegtu darba mērķi, tika paveikti vairāki uzdevumi: izpētītas skaitļošanas resursu izmaksas, izveidots TensorFlow mode…