Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "analityka" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Problemy współczesności. Recenzja książki Re-Engineering Humanity autorstwa Bretta Frischmanna i Evana Selingera
    Autorzy:
    Blechar, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/630631.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    nauki społeczne
    determinizm technologiczny
    analityka predykcyjna
    Źródło:
    Acta Humana; 2018, 9
    2082-4459
    Pojawia się w:
    Acta Humana
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ liczby predyktorów na skuteczność algorytmów opartych na drzewach klasyfikacyjnych
    The influence of number of predictors on accuracy of classification algorithms based on trees
    Autorzy:
    Owczarek, T.
    Sojda, A.
    Kaczmarek, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/324994.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    klasyfikacja
    dobór zmiennych
    drzewa klasyfikacyjne
    analityka predykcyjna
    classification
    feature selection
    classification trees
    predictive analytics
    Opis:
    Współczesne organizacje, aby być konkurencyjne, muszą mieć umiejętności przetworzenia olbrzymich danych. Jednym z najbardziej obiecujących kierunków w tym zakresie jest wykorzystanie analityki predykcyjnej, opierającej się na algorytmach i modelach uczenia maszynowego. Związanych z tym jest wciąż wiele wyzwań, m.in. pytanie o „wejście” do takich modeli, czy powinny to być wszystkie dane zgromadzone przez organizację czy może raczej wcześniej wybrane zmienne? Celem artykułu jest zbadanie skuteczności algorytmów opartych na drzewach klasyfikacyjnych ze względu na liczebność predyktorów.
    To stay competitive contemporary organizations have to master in processing massive amount of data. Predictive analytics, that is analytics based on machine learning algorithms and models, is one of the most promising directions. But there are many issues involved. One of them is the input to such models: should it be all data gathered by organization or just the selected variables? The aim of the article is to check how the number of predictors influences accuracy of classification algorithms based on trees.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2015, 86; 507-517
    1641-3466
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zwalczanie cyberprzestępczości ekonomicznej przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI)
    Autorzy:
    Bukowski, Michał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/45660971.pdf
    Data publikacji:
    2023-11-13
    Wydawca:
    Akademia Policji w Szczytnie
    Tematy:
    sztuczna inteligencja
    wykrywanie zagrożeń
    analiza behawioralna
    zapobieganie oszustwom
    wykrywanie phishingu
    wykrywanie złośliwego oprogramowania
    zarządzanie lukami w zabezpieczeniach
    reagowanie na incydenty
    analityka predykcyjna
    automatyzacja bezpieczeństwa
    Opis:
    Zwalczanie cyberprzestępczości gospodarczej za pomocą sztucznej inteligencji może być skutecznym nowym podejściem. Technologie sztucznej inteligencji mogą bowiem wykrywać cyber zagrożenia i reagować na nie w czasie rzeczywistym, identyfikować wzorce i anomalie w dużych zbiorach danych oraz automatyzować różne procesy bezpieczeństwa. Podstawowe sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji do zwalczania cyberprzestępczości ekonomicznej to wykrywanie zagrożeń, analiza behawioralna, zapobieganie oszustwom, wykrywanie phishingu i złośliwego oprogramowania, zarządzanie lukami w zabezpieczeniach, reagowanie na incydenty i wykrywanie zagrożeń, analityka predykcyjna czy automatyzacja bezpieczeństwa. Należy jednak zauważyć, że chociaż sztuczna inteligencja może znacznie usprawnić działania związane z cyber bezpieczeństwem, nie jest to samodzielne rozwiązanie. Należy go używać w połączeniu z innymi środkami bezpieczeństwa, takimi jak regularne aktualizacje oprogramowania, szkolenia pracowników i silne kontrole dostępu, aby stworzyć solidną obronę przed cyberprzestępczością ekonomiczną.
    Źródło:
    Przegląd Policyjny; 2023, 151(3); 151-179
    0867-5708
    Pojawia się w:
    Przegląd Policyjny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Classification and segmentation of periodontal cystfor digital dental diagnosis using deep learning
    Autorzy:
    Lakshmi, T. K.
    Dheeba, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/38700996.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
    Tematy:
    CNN
    dental radiograph
    deep learning
    health care
    machine transfer learning
    periodontal cyst
    predictive analytics
    segmentation
    U-Net
    VGG16
    rentgenowskie zdjęcie zębów
    uczenie głębokie
    opieka zdrowotna
    uczenie się z transferu maszynowego
    torbiel przyzębia
    analityka predykcyjna
    segmentacja
    Opis:
    The digital revolution is changing every aspect of life by simulating the ways humansthink, learn and make decisions. Dentistry is one of the major fields where subsets ofartificial intelligence are extensively used for disease predictions. Periodontitis, the mostprevalent oral disease, is the main focus of this study. We propose methods for classifyingand segmenting periodontal cysts on dental radiographs using CNN, VGG16, and U-Net.Accuracy of 77.78% is obtained using CNN, and enhanced accuracy of 98.48% is obtainedthrough transfer learning with VGG16. The U-Net model also gives encouraging results.This study presents promising results, and in the future, the work can be extended withother pre-trained models and compared. Researchers working in this field can develop novelmethods and approaches to support dental practitioners and periodontists in decision-making and diagnosis and use artificial intelligence to bridge the gap between humansand machines.
    Źródło:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2023, 30, 2; 131-149
    2299-3649
    Pojawia się w:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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