В статье представлена разработка модели машинного обучения для прогнозирования мошеннических транзакций на примере транзакционных данных банка. Рассмотрены особенности кодирования категориальных переменных, связанные с наличием времени в транзакционных данных, чтобы избежать утечек информации. Проведены эксперименты по применению баггинга (bootstrap aggregating) и созданию дополнительных переменных на основе их вклада в итоговый прогноз с применением Shapley values. Рассмотрены показатели качества модели машинного обучения и проведен их анализ.
Статья посвящена задаче обнаружения и распознавания надводных объектов по данным видеонаблюдения в условиях плохой видимости, таких как дождь, снег, туман, сумерки. Наряду с проблемой ухудшения видимости имеются и другие факторы, затрудняющие решение этой задачи: изменение формы и размера изображения при изменении расстояния до объекта наблюдения и угла обзора видеокамеры. Обсуждается один из подходов к проблематике обработки данных видеонаблюдения - он состоит в совместном применении двух технологий: модели глубокого обучения YOLO и дискретного вейвлет-преобразования изображений. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный алгоритм достигает высоких показателей точности, что делает его подходящим для применения в системах видеомониторинга беспилотниками.
Целью работы является создание теоретических оснований имитационного моделирования агентов универсального искусственного интеллекта на основе метафоры проектирования мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Задача исследования состоит в разработке основных принципов имитационного моделирования сознания интеллектуальных агентов под управлением нейрокогнитивных архитектур. Дано формальное определение агента универсального искусственного интеллекта. Предложена гипотеза о структурно-функциональной организации сознания универсального искусственного интеллекта на основе метафоры проектирования многокомпонентной мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры. Разработаны некоторые принципы имитационного моделирования сознания агентов универсального искусственного интеллекта на основе контекстно-детерминированного развития управляющей нейрокогнитивной архитектуры в коммуникативной социальной реальной среде.
Статья посвящена применению возможностей информационного моделирования для создания сложных строительных конструкций на примере арочной фермы с использованием среды визуального программирования Dynamo. Авторы рассматривают преимущества использования этой технологии при проектировании строительных объектов и особенности работы с программой Revit, которая является основным инструментом для реализации представленного проекта. Использование автоматизации проектирования арочных ферм через написание скриптов в Dynamo позволяет значительно сократить временные затраты и повысить точность расчетов. Цель исследования: разработать метод для автоматизированного создания информационной модели арочной фермы в Revit с помощью Dynamo для оптимизации процесса моделирования. В статье приводятся примеры конкретных задач, решаемых с помощью данного подхода, и рассматриваются перспективы дальнейшего развития технологии информационного моделирования в строительстве.
- 1
- 2