Повна версія

Головна arrow Інформатика arrow ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   ЗМІСТ   >>

ЗАПИТАННЯ І ЗАВДАННЯ

  • 1. Перелічіть і охарактеризуйте основні етапи розробки системи інтелектуального аналізу даних.
  • 2. Які можна запропонувати додаткові методи оцінки якості алгоритму машинного навчання крім запропонованих в підпункті 4.4.1?
  • 3. Наведіть приклад завдання чищення даних.
  • 4. Які завдання необхідно вирішувати засобами машинного навчання?

ПРАКТИКУМ

  • 1. Ознайомтеся з Йос-аналізом для оцінки якості алгоритму машинного навчання. Що за допомогою нього можна оцінити?
  • 2. Вивчіть документацію але пакету Weka на офіційному сайті (http: // www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka). Які в ньому представлені засоби аналізу даних? В якому форматі підтримується завантаження даних? Як навчити модель в Weka, зберегти її і використовувати в обраному вами мовою програмування?
  • 3. Напишіть на вибраному вами мовою програмування модуль попередньої обробки природно-мовних текстів, що дозволяє: завантажити текст з популярних форматів (.doc, .html, .txt), виділити з нього слова і нормалізувати їх. Що б ви використовували в якості вектора ознак на виході даного модуля при вирішенні задачі класифікації документів за деякою предметної області? А для вирішення завдання кластеризації документів (див. Гл. 6)?

РЕКОМЕНДОВАНА ЛІТЕРАТУРА

  • 1. Грант, С. Обробка неструктурованих текстів. Пошук, організація і маніпулювання / С. Грант, Т. Мартон. - М .: ДМК-Пресс, 2015.
  • 2 . Норвіг, П. Штучний інтелект. Сучасний підхід / П. Норвіг, С. Рассел. - М .: Вільямс 2009.
  • 3. Флах, П. Машинне навчання. Наука і мистецтво побудови алгоритмів, які витягують знання з даних / II. Флах. - М .: ДМК-Іресса, 2015.
  • 4. Hastie, Т. The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction / T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. - California: Springer, 2008.
  • 5. Ian, II. Data Mining. Practical Machine Learning Tools and Techniques / H. Ian, EF Witten. - Burlington: Elsevier, 2011 року.
 
<<   ЗМІСТ   >>