Zobrazeno 1 - 10
of 37
pro vyhledávání: '"виявлення аномалій"'
Autor:
Максим Перетяга
Publikováno v:
Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості, Iss 2(28) (2024)
Предметом дослідження є методи виявлення аномалій у мікросервісах із використанням статистичного аналізу. Мікросервіси є популярною а
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2db06e2e6f3f4dd6a2a7ff6c2aedfae4
Autor:
Valeriy Aschepkov
Publikováno v:
Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості, Iss 1(27) (2024)
Предметом дослідження є модель ізольованого лісу, яка є потужним та ефективним інструментом для виявлення аномалій у вимірюваних показ
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f7893c83d49549a2984133c7b0f154fd
Publikováno v:
Кібербезпека: освіта, наука, техніка, Vol 3, Iss 11, Pp 183-194 (2021)
Виявлення аномалій є важливим завданням у багатьох сферах людського життя. Для виявлення аномалій використовується множина статистичн
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/319c8f6c05e145028e82465a3dd801ac
Publikováno v:
Науковий вісник НЛТУ України, Vol 30, Iss 3, Pp 99-105 (2020)
Здійснено порівняння ефективності різних методів коригування промахів у біометричних системах ідентифікації. Основна ідея – виявити
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a0983b02a0ef4b71a911633facf9b170
Publikováno v:
Науковий вісник НЛТУ України, Vol 28, Iss 5, Pp 140-146 (2018)
Досліджено та обґрунтовано вибір нейромережевих структур для оброблення статистичних даних з метою прогнозування та виявлення аномал
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/af71f884fce74e2284c9230a03752450
Publikováno v:
Системні дослідження та інформаційні технології; № 1 (2023); 78-84
Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2023); 78-84
System research and information technologies; No. 1 (2023); 78-84
Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2023); 78-84
System research and information technologies; No. 1 (2023); 78-84
The paper considers the nature of input data used by Data Science algorithms of modern-day application domains. It then proposes three algorithms designed to remove statistical anomalies from datasets as a part of the Data Science pipeline. The main
The paper considers the nature of input data used by Data Science algorithms of modern-day application domains. It then proposes three algorithms designed to remove statistical anomalies from datasets as a part of the Data Science pipeline. The main
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2635::558e081ff511a7f2462738d4e5d96afb
https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2023.1.06
https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2023.1.06
Autor:
Недашківська, Надія Іванівна
Магістерська дисертація: 91 с., 24 табл., 18 рис., 24 джерел, 1 додаток. Об’єктом дослідження є задача виявлення аномалій на прикладі часових ря
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2635::232d07cae588fe0c03574ad1d5de64f5
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/54598
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/54598
Autor:
Oleksii O. Avilov, Anton Oleksandrovych Popov, Vladimir Ivanovych Timofieiev, Laurent Bougrain, Patrick Henaff
Publikováno v:
Mìkrosistemi, Elektronìka ta Akustika, Vol 23, Iss 5 (2018)
У роботі представлено застосування машинного навчання для виявлення «викидів» (випадкових відхилень) у даних та підвищення точності кл
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/821982a95f8040fcafd46f4af457f928
Autor:
Павлов, Олександр Анатолійович
Розмір пояснювальної записки – 166 аркушів, містить 44 ілюстрації, 4 додатки. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему в області апа
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2635::a4056ea8d9509be8468a392b6ae57bfc
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/51971
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/51971