Praktyczne zastosowania sieci neuronowych w klasyfikacji

WSB-NLU Repository

Show simple item record

dc.contributor.advisor Kobak, Piotr
dc.contributor.author Kasprowicz, Tomasz
dc.date.accessioned 2014-01-11T22:05:28Z
dc.date.available 2014-01-11T22:05:28Z
dc.date.issued 2003
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11199/3827
dc.description.abstract Sieci neuronowe i ogólnie metody sztucznej inteligencji (poza pewnymi wyjątkami) nie są w powszechnym zastosowaniu. Autor podejmuje temat i stara się pokazywać zastosowania sieci neuronowych, które bardzo często okazują się dużo efektywniejsze od tradycyjnie wykorzystywanych metod. Celem tej pracy jest wykazanie, że sieci neuronowe są wydajnym i efektywnym narzędziem rozwiązywania problemów z zakresu klasyfikacji. Aby go osiągnąć posłużę się wypracowaną przez mnie metodą wyłaniania odpowiednich rozwiązań problemów klasyfikacyjnych. Metoda ta zawiera analizę danych za pomocą sieci uczonych pod nadzorem i bez nadzoru oraz jej weryfikację za pomocą nieparametrycznych testów statystycznych pl
dc.language.iso pl pl
dc.rights licencja niewyłączna pl
dc.subject klasyfikacja pl
dc.subject klasyfikatory parametryczne pl
dc.subject klasyfikacja nieparametryczna pl
dc.subject sieci neuronowe w klasyfikacji pl
dc.subject sieci typu wielowarstwowy perceptron (MLP) pl
dc.subject sieci neuronowe w ocenie ryzyka kredytowego pl
dc.title Praktyczne zastosowania sieci neuronowych w klasyfikacji pl
dc.type masterThesis pl


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search WSB-NLU Repository


Advanced Search

Browse

My Account

Statistics

Info