Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Kaczanowski, Maciej" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Hybrydowy system rekomendacji planów treningowych
Training plans hybrid recommender system
Autorzy:
Kaczanowski, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91455.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
uczenie maszynowe
sztuczna inteligencja
nauka o danych
hybrydowe systemy rekomendacji
Microsoft Azure Machine Learning
język programowania Python
machine learning
artificial intelligence
data science
hybrid recommender
Python programming language
Opis:
Hybrydowe systemy rekomendacji łączą zalety metod stosowanych powszechnie w rekomendacji. Głównym celem tego artykułu jest przedstawienie zastosowania uczenia maszynowego do budowy hybrydowego silnika rekomendacji. Uczenie maszynowe jest poddziedziną sztucznej inteligencji, która wykazuję obiecujące rezultaty w klasyfikacji, predykcji, wykrywaniu anomalii i rekomendacji. W tym artykule zaproponowano koncepcję spersonalizowanego modelu systemu rekomendacji opartego na parametrach i planach treningowych sportowców. Badania przeprowadzono w środowisku chmurowym Microsoft Azure Machine Learning Studio na zbiorze danych wygenerowanym na podstawie danych referencyjnych.
Hybrid recommendation systems combine the advantages of commonly used methods in recommendations. This main objective of this article is to present application of machine learning to build a hybrid recommendation engine. Machine learning is subdomain of artificial intelligence that show promising results in classification, prediction, anomaly detection and recommendations. This paper proposed a personalized recommendation system model based on athletes parameters and training plans. The researches were carried out in the cloud environment Microsoft Azure Machine Learning Studio on football data set.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2019, 13, 20; 29-40
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies