ӨНЕРКӘСІПТІК ҚАУІПСІЗДІКТІ ҚАМТАМАСЫЗ ЕТУ ҮШІН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУДЫ ҚОЛДАНА ОТЫРЫП, БӘСЕКЕГЕ ҚАБІЛЕТТІЛІКТІ БАРЛАУ ЖӘНЕ ШЕШІМ ҚАБЫЛДАУ
DOI:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2021.06.2.010Кілт сөздер:
Бҽсекеге қабілетті барлау, деректерді талдау, қайталанатын нейрондық желі (RNN), конвульсиялық нейрондық желі (CNN), машиналық оқытуАңдатпа
Бҧл ғылыми мақаланың мақсаты машиналық оқыту мен нейрондық желілерді
қолдана отырып, бҽсекеге қабілетті барлау мен деректерді талдауға қабілетті екенін кҿрсету.
Бҧл зерттеуде біз АҚШ Қорғаныс министрлігінің (ДОХА) тыңдаулар мен апелляциялар
бҿлімінің ҽлеуетті серіктестері туралы деректерді талдадық жҽне кілт сҿздерге негізделген
шешім қабылдауға кҿмектесетін жҽне беделді тҽуекелдерді азайтуға мҥмкіндік беретін
оқытылған алгоритм алдық. Бастапқы деректерді талдау ретінде АҚШ Қорғаныс министрлігі
(ДОХА) тыңдаулар мен апелляциялар Басқармасының жарияланған мҽлімет жиынтығы
таңдалды, онда мҽтіндік негіздемемен қатар ҽлеуетті серіктестердің скринингтік нҽтижелері
кҿрсетілді. Дҽл осы себепті біз конвульсиялық нейрондық желінің (CNN) орнына
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Жүктеулер
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2021 International Journal of Information and Communication Technologies
Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en