Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.belstu.by/handle/123456789/33383Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Самаль, А. Д. | - |
| dc.date.accessioned | 2020-04-17T06:55:33Z | - |
| dc.date.available | 2020-04-17T06:55:33Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.citation | Самаль, А. Д. Классификация изображений на основе методов машинного обучения / А. Д. Самаль // Информационные технологии : материалы докладов 84-й научно-технической конференции, посвященной 90-летнему юбилею БГТУ и Дню белорусской науки (с международным участием), Минск, 03-14 февраля 2020 г. - Минск : БГТУ, 2020. – С. 108-109. | ru |
| dc.identifier.uri | https://elib.belstu.by/handle/123456789/33383 | - |
| dc.description.abstract | Проведен сравнительный анализ использования методов машинного обучения LDA, KNN, RF и SVM для классификации изображений. Установлено, что наиболее оптимальной точностью классификации изображений является алгоритм машинного обучения - случайный лес (Random Forest - RF), который является ансамблем деревьев решений. | ru |
| dc.format.mimetype | application/pdf | ru |
| dc.language.iso | ru | en |
| dc.publisher | БГТУ | ru |
| dc.subject | классификация изображений | ru |
| dc.subject | машинное обучение | ru |
| dc.subject | алгоритмы машинного обучения | ru |
| dc.subject | алгоритм случайный лес | ru |
| dc.subject | методы машинного обучения | ru |
| dc.title | Классификация изображений на основе методов машинного обучения | ru |
| dc.type | Article | ru |
| dc.identifier.udc | 004.85 | - |
| Appears in Collections: | Информационные технологии | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Samal'_Klassifikaciya.pdf | 134.34 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.