PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 17

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Automatyczne uczenie się
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Algorytmy genetyczne w uczeniu się maszyn
100%
Kwaśnicka H.
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
|
1998
|
nr 787 Pozyskiwanie wiedzy z baz danych
148-169
W mniejszej pracy podjęto próbę pokazania możliwości wykorzystania algorytmów genetycznych do automatycznego uczenia się maszyn. Dziedzina automatycznego uczenia się maszyn jest intensywnie rozwijana w wielu ośrodkach naukowych na świecie, wiele aplikacji wykorzystuje algorytmy genetyczne. (fragment tekstu)
2
Economics of Information and Acquisition of Knowledge
100%
Bonner R. F.
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
|
1998
|
nr 787 Pozyskiwanie wiedzy z baz danych
193-201
Wiele bieżących badań dotyczących informatyki teoretycznej i praktycznej zyskuje na spójności z połączenia ich z aspektami ekonomicznymi. Podobnie jak większość zadań związanych z konstrukcją wiedzy, także pozyskiwanie wiedzy może być postrzegane jako problem kompresji informacji, gdzie informacje są zachowywane lub odrzucane zgodnie z ich użytecznością. Złożoność obliczeniowa, entropia Kohnogorowa, czas uczenia się Valianta i tym podobne pojęcia, stanowią dolną granicę kosztu informacji. Struktury semantyczne powstały jako rozwiązania problemu maksymalizacji ekonomicznej użyteczności informacji uwzględniające ograniczenia kosztowe. (abstrakt oryginalny)
3
Improved AHP and Manifold Learning Model for R&D And Transformation Functional Platform Performance Evaluation
100%
Yuhong C., Jianxin Y., Yongjiang S., Wei H.
Argumenta Oeconomica
|
2020
|
nr 1 (44)
173-205
The accurate assessment of R&D and transformation functional platform performance is an important basis for the improvement of high-tech industry competitiveness. In this paper, the authors establish an improved AHP-manifold learning model to solve the problems of the traditional AHP method which needs to satisfy the consistency condition in constructing judgment matrices. In the ranking process of inconsistency of judgment matrices, on the basis of the neighbour distance, the neighbour distance matrices of the data sets corresponding to judgment matrices are constructed first. Next, each data point is mapped to a low-dimensional global coordinate system based on the linear representations of the neighbour points, and the low-dimensional embeddings corresponding to the judgment matrices are obtained. Then the ranking conclusion is obtained by analysing the superiority and inferiority ranking of the elements according to the correspondingly calculated low-dimensional embeddings from each hierarchy. Finally, the proposed method and another numerical method are used to assess R&D and transformation functional platform performance. The result illustrates that the proposed method has a higher level of effectiveness and practicability, and it can provide good guidance for improving platform performance.(original abstract)
4
Content available remote Using Activation Learning Systems in Education
100%
Rogowski J.
Przegląd Nauk Ekonomicznych
|
2017
|
nr 27
295-299
W niniejszym artykule przedstawiono możliwości wdrożenia w szkole systemu komputerowego ułatwiającego prowadzenie lekcji, aktywizującego pracę uczniów w klasie i w domu, automatyzującego proces przydzielania uczniom zadań na lekcjach oraz zadań domowych. Ponadto system automatycznie sprawdza i ocenia odpowiedzi uczniów, co znacznie redukuje pracę nauczycieli. System wykorzystuje elementy gamifikacji, które dodatkowo zachęcają uczniów do uczenia się. Wprowadzenie podobnych systemów do szkół w Polsce może przyczynić się do znacznej poprawy skuteczności nauczania. (abstrakt oryginalny)
5
Content available remote On the Problem of Mining the Web - for a Curriculum
100%
Bonner R. F., Mamchych T. I., Malchuk I. I.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
|
2008
|
nr 35 Advanced Information Technologies for Management - AITM 2008
17-26
We report a pilot project, which is to examine the plausibility of automated response of a professional curriculum to the professional market by adaptive mining of the Internet. In particular, the project shall prototype software for curricula in applied statistics, founded in computational learning theory. Its technical progress is reported elsewhere; here, we put it into a bigger picture of general curriculum considerations. We outline its background, sketch its learning domain, state its ultimate criterion for self-evaluation, share its theoretical framing, and observe some principal limitations of its interest to teaching.(original abstract)
6
Kontekst w uczeniu się pojęć
100%
Jakubczyc J. A.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
|
2010
|
nr 133 Pozyskiwanie wiedzy i zarządzanie wiedzą
42-57
Rosnące woluminy, wzrastająca złożoność, wielość źródeł, a także cele gromadzenia danych różne od realizowanych zadań analizy danych są jedną z przyczyn niepowodzeń algorytmów uczenia się pojęć. Szczególnego znaczenia nabierają upraszczające i nieadekwatne do rzeczywistości założenia. Dotyczą one precyzyjności pojęć, kontekstowej niezależności oraz możliwości reprezentacji pojęcia przez pojedynczy opis symboliczny. Przegląd sposobów uwolnienia tych założeń i poszerzenie opisu pojęć o zależności kontekstowe są przedmiotem artykułu. (abstrakt oryginalny)
7
Badania nad nowymi inteligentnymi systemami informacyjnymi : 2. Generowanie modelu uczenia przy pomocy algorytmu GTS
100%
Hippe Z. S., Iwaszek G.
Zeszyty Naukowe / Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania
|
5 (2001)
|
nr 1
63-70
W artykule podjęto próbę generowania optymalnych modeli uczenia w postaci drzew decyzji oraz ich zastosowania
8
Remarks on Some Learning Algorithms
100%
Domański C., Pekasiewicz D.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
1997
|
141 Selected Problems of Multivariate Statistical Analysis
5-10
W artykule przedstawiono zagadnienie sztucznej inteligencji. W pierwszych dwóch punktach przedstawione są procedury algorytmiczna i heurystyczna stosowane do rozwiązywania problemów i podjęcia optymalnej decyzji przy danych: stanie początkowym, zbiorze możliwych stanów decyzyjnych, podzbiorze ostatecznych stanów, które należy osiągnąć. Zasadniczą część pracy stanowi omówienie trzech algorytmów "uczenia się": ID3, AQ i backpropagation. Dzięki tym algorytmom komputer na podstawie danej próby potrafi stworzyć wzór bądź regułę i podjąć decyzję będącą rozwiązaniem podstawowego problemu. Na końcu artykułu zaprezentowano krótką charakterystykę efektów tych algorytmów.
9
Wybrane zastosowania algorytmów genetycznych w maszynowym uczeniu
84%
Jakubczyc J. A.
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
|
1997
|
nr 772 Pozyskiwanie wiedzy
70-78
Badania możliwości wykorzystania algorytmów genetycznych do realizacji zadań maszynowego uczenia prowadzono w trzech kierunkach. Jeden z wcześniejszych kierunków obejmował próby połączenia algorytmów genetycznych z istniejącymi systemami klasyfikacji. Kolejne podejście skoncentrowane było na tworzeniu połączenia między algorytmami genetycznymi a nauką o poznaniu. Ostatecznie Greene i Janików przeprowadzili oddzielnie badania algorytmu genetycznego jako samodzielnego mechanizmu uczenia. Pomimo pozytywnych wyników badań popularność algorytmów genetycznych w zadaniach maszynowego uczenia jest zbyt mała. Stąd próba przybliżenia zastosowania AG w zadaniach klasyfikacyjnych. (fragment tekstu)
10
Metody sztucznej inteligencji i systemy eksperckie
84%
Stefanowicz B.
Monografie i Opracowania / Szkoła Główna Handlowa
|
1993
|
nr 383
101
Praca przeznaczona jest dla studiujących informatykę na uczelniach ekonomicznych. Stanowi wprowadzenie do metod sztucznej inteligencji.
11
Maszynowe uczenie się w sensie rozbudowy bazy wiedzy
84%
Hauke K.
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
|
1994
|
nr 683 Informatyka
37-43
Autor zajmuje się ograniczeniami obecnych metod sztucznej inteligencji i przewidywaniami w zakresie kierunku rozwoju badań w tym zakresie.
12
Ekstrakcja reguł z sieci neuronowej z wykorzystaniem algorytmu genetycznego
84%
Markowska-Kaczmar U., Kadłuczka P.
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
|
2001
|
nr 891 Pozyskiwanie wiedzy z baz danych : materiały na konferencję zorganizowaną przez Katedrę Systemów Sztucznej Inteligencji Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Karpacz, 18-20 maja 2001 r.
154-163
Autorzy przedstawili wyniki badań dotyczących wykorzystania algorytmu genetycznego do pozyskiwania wiedzy z sieci neuronowych. Do tych badań wykorzystano klasyczny algorytm genetyczny, w którym na podstawie funkcji dopasowania dokonywana jest selekcja w oparciu o metodę ruletki. Później zastosowano klasyczne operatory mutacji i krzyżowania.
13
Artificial Intelligence and Algorithms Assisting Personal Finance. A Legal and Economic Perspective
67%
Nowakowski M., Waliszewski K.
Przegląd Ustawodawstwa Gospodarczego
|
2021
|
nr 8
2-10
Czwarta rewolucja przemysłowa, Gospodarka 4.0 i Finanse 4.0 stały się faktem. Zmiany technologiczne w obszarze finansów doprowadziły do coraz częstszego wykorzystywania sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i algorytmów do przygotowania oferty i obsługi klientów indywidualnych. Przykładem zastosowania sztucznej inteligencji jest automatyczne badanie zdolności kredytowej czy doradztwo finansowe (robo-advice). Celem artykułu była prezentacja tych zagadnień z perspektywy prawno-ekonomicznej. Zastosowanie algorytmów w finansach wymaga niekonwencjonalnego podejścia przez regulatora, aby nie przeregulować tego nowego i perspektywicznego segmentu rynku usług finansowych.(abstrakt oryginalny)
14
Język naturalny a wiedza w uczącej się organizacji
67%
Wassilew A.
Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
|
2001
|
Systemy wspomagania organizacji SWO'2001
282-289
W artykule przedstawiono wykorzystanie języka naturalnego w zarządzaniu organizacjami gospodarczymi. Komunikacja jest głównym czynnikiem umożliwiającym organizacji istnieć, rozwijać się i osiągać swoje cele. Metamodel wykorzystujący wiedzę o strukturze języka i regułach nim rządzących może odgrywać istotną rolę, jako systematyczny sposób zbierania informacji, usprawniania komunikacji, współdziałania między członkami organizacji oraz gromadzenia wiedzy w organizacji.
15
Indukcyjne bazy danych jako przykład inteligentnych baz danych
67%
Nycz M., Smok B.
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
|
2001
|
nr 891 Pozyskiwanie wiedzy z baz danych : materiały na konferencję zorganizowaną przez Katedrę Systemów Sztucznej Inteligencji Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Karpacz, 18-20 maja 2001 r.
177-185
Artykuł prezentuje ideę działania indukcyjnej bazy danych jako inteligentnej bazy. Przedstawia różnice pomiędzy tradycyjną bazą danych a indukcyjną bazą danych. Ukazuje model działania indukcyjnej bazy danych oraz jej związek z data mining. (abstrakt oryginalny)
16
Prognozowanie właściwości zapachowych związków chemicznych na podstawie wiedzy pozyskiwanej z bazy przykładów
67%
Dębska B., Zdobylak M.
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
|
2001
|
nr 891 Pozyskiwanie wiedzy z baz danych : materiały na konferencję zorganizowaną przez Katedrę Systemów Sztucznej Inteligencji Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Karpacz, 18-20 maja 2001 r.
28-37
W artykule przedstawiono analizę pięciu klas związków chemicznych. Każda z nich cechowała się odrębnym zapachem. Po uporządkowaniu bazy danych autorzy zastosowali narzędzia informatyczne takie jak programy: LERS, VVT do wskazania atrybutów najbardziej determinujących zapach badanej substancji. Dzięki tym badaniom udało się ustalić taki zbiór parametrów opisujących topologię cząsteczek, który jest najlepiej skorelowany z badanymi właściwościami zapachowymi.
17
Technologie informatyczne stosowane w systemach wspomagania decyzji
67%
Królikowska B.
Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia Informatica
|
2000
|
nr 12
119-128
Systemy wspomagania decyzji wymagają odpowiednich technologii informatycznych, które potrafią wspomagać decydenta w warunkach gospodarki rynkowej. W procesie poszukiwania optymalnych rozwiązań mogą przydatne być: 1) algorytmy genetyczne (ewolucyjne - GA) - wykorzystywane w fazie analizy i na etapie poprawiania zmiennych decyzyjnych; 2) aktywne uczenie się (RL) - wykorzystywane w przetwarzaniu rozproszonym, w programach inteligentnych typu AGENT. Artykuł poświęcono charakterystyce ww. technologii.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.