Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/27996Tüm üstveri kaydı
| Dublin Core Alanı | Değer | Dil |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Фриз, Михайло Євгенович | - |
| dc.contributor.author | Сидор, Віктор Едуардович | - |
| dc.date.accessioned | 2019-05-22T14:26:09Z | - |
| dc.date.available | 2019-05-22T14:26:09Z | - |
| dc.date.issued | 2019-05 | - |
| dc.identifier.citation | Сидор В. Е. Технології машинного навчання для класифікації LinkedIn-профілів IT-спеціалістів : автореферат дипломної роботи магістра за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“/ В. Е. Сидор. — Тернопіль: ТНТУ, 2019. — 5 с. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/27996 | - |
| dc.description.abstract | У дипломній роботі досліджено технології машинного навчання для вирішення проблеми класифікації LinkedIn-профілів IT-спеціалістів, алгоритмами текстової класифікації. Створено інформаційну систему, яка включає парсер, навчальний набір та класифікатор. Здійснено порівняння та вибір найкращого алгоритму класифікації для коротких текстів. В першому розділі досліджено аналіз проблеми класифікації LinkedIn-профілів. Розглянуто технології машинного навчання, види машинного навчання. Описано текстовий класифікатор, та розглянуто дев'ять алгоритмів класифікації, які використані у дипломній роботі. В другому розділі описано структурну схему інформаційної системи, обґрунтовано вибір мови програмування та бібліотек для реалізації поставного завдання. Створено та описано процес роботи парсера, навчальної бази, класифікатора. В третьому розділі здійснено порівняння алгоритмів класифікації та вибрано найкращий класифікатор для класифікації LinkedIn-профілів чи коротких текстів. Вибір ґрунтувався на основі ефективності Парето та цільової функції. | uk_UA |
| dc.format.extent | 5 | - |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.subject | 122 | uk_UA |
| dc.subject | комп’ютерні науки | uk_UA |
| dc.subject | Машинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | Класифікація | uk_UA |
| dc.subject | LinkedIn профілі | uk_UA |
| dc.title | Технології машинного навчання для класифікації LinkedIn-профілів IT-спеціалістів | uk_UA |
| dc.title.alternative | Technologies of computer-aided learning for IT specialist of LinkedIn accounts classification. | uk_UA |
| dc.type | Thesis Abstract | uk_UA |
| dc.contributor.committeeMember | Дячук, Степан Федорович | - |
| dc.coverage.placename | м. Тернопіль, вул. Руська, 56, навчальний корпус №1, ауд. 701 | uk_UA |
| dc.subject.udc | 519.2 | uk_UA |
| dc.relation.references | 1. Сидор В. Е. Аналіз особливостей класифікаторів тексту / Сидор В. Е. Тези доповіді на ІІ Міжнародній студентській науково-технічна конференція «Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання». – Тернопіль, ТНТУ, 2019. – с. 403. | uk_UA |
| dc.relation.references | 2. Сидор В. Е. Обґрунтування вибору інструментів для класифікації тексту / Сидор В. Е. Тези доповіді на ІІ Міжнародній студентській науково-технічна конференція «Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання». – Тернопіль, ТНТУ, 2019. – с. 403. | uk_UA |
| dc.relation.references | 3. Сидор В. Е. Порівняння методів Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes та Bernoulli Naive Bayes для задачі класифiкації LinkedIn профілів / Сидор В. Е. Тези доповіді на ІІ Міжнародній студентській науково-технічна конференція «Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання». – Тернопіль, ТНТУ, 2019. – с. 403. | uk_UA |
| dc.contributor.affiliation | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя | uk_UA |
| dc.coverage.country | UA | uk_UA |
| Koleksiyonlarda Görünür: | 122 — комп’ютерні науки | |
Bu öğenin dosyaları:
| Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
|---|---|---|---|---|
| Автореферат.pdf | 439,96 kB | Adobe PDF | Göster/Aç |
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.
Yönetim Araçları