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 "semi-learning" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Education in the Knowledge-based Society – Chosen Aspects
    Autorzy:
    Juszczyk, Stanisław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/29520265.pdf
    Data publikacji:
    2006-12-31
    Wydawca:
    Wydawnictwo Adam Marszałek
    Tematy:
    knowledge-based society
    education
    main job skills
    abilities
    lifelong learning
    semi-learning
    Opis:
    The work deals with the contemporary sociological, psychological and pedagogical problems of the knowledge-based society. Special attention has been paid to the role of education in the new type of society, construction of knowledge, shaping of main job skills and abilities, semi-learning activity of individuals in lifelong learning process in public and private sectors of education during formal and informal education.
    Źródło:
    The New Educational Review; 2006, 10; 15-31
    1732-6729
    Pojawia się w:
    The New Educational Review
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Semi-supervised learning with the clustering and Decision Trees classifier for the task of cognitive workload study
    Częściowo nadzorowane uczenie z zastosowaniem klasteryzacji oraz klasyfikatora Drzew Decyzyjnych w przypadku badania obciążenia poznawczego
    Autorzy:
    Wawrzyk, Martyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/98500.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
    Tematy:
    clustering
    semi-supervised learning
    eye tracker
    klasteryzacja
    uczenie częściowo nadzorowane
    Opis:
    The paper is focused on application of the clustering algorithm and Decision Tress classifier (DTs) as a semi-supervised method for the task of cognitive workload level classification. The analyzed data were collected during examination of Digit Symbol Substitution Test (DSST) with use of eye-tracker device. 26 participants took part in examination as vol-unteers. There were conducted three parts of DSST test with different levels of difficulty. As a results three versions were obtained of data: low, middle and high level of cognitive workload. The case study covered clustering of collected data by using k-means algorithm to detect three clusters or more. The obtained clusters were evaluated by three internal indices to measure the quality of clustering. The David-Boudin index detected the best results in case of four clusters. Based on this information it is possible to formulate the hypothesis of the existence of four clusters. The obtained clus-ters were adopted as classes in supervised learning and have been subjected to classification. The DTs was applied in classification. There were obtained the 0.85 mean accuracy for three-class classification and 0.73 mean accuracy for four-class classification.
    Celem artykułu było zastosowanie klasteryzacji wraz z klasyfikatorem Drzew Decyzyjnych jako częściowo nadzoro-wanej metody klasyfikacji poziomu obciążenia poznawczego. Dane przeznaczone do analizy zostały zebrane podczas badania DSST (z ang. Digit Symbol Substitution Test) z użyciem urządzenia eye-tracker. 26 wolontariuszów wzięło udział w badaniu. Zostały przeprowadzone trzy części testu DSST o różnych poziomach trudności. W wyniku tego, otrzymano trzy wersje danych: z niskim, średnim i wysokim poziomem obciążenia poznawczego. Do analizy danych został użyty algorytm klasteryzacji k-means do wyznaczenia trzech lub większej liczby klastrów. Uzyskane klastry zostały poddane ocenie przy użyciu trzech wewnętrznych indeksów w celu zmierzenia jakości klasteryzacji. Indeks David-Boudin’a wykazał najlepsze rezultaty w przypadku istnienia czterech klastrów. Na podstawie tej informacji można sformułować hipotezę, iż dane są podzielone na 4 klastry, co oznaczałoby istnienie dodatkowego poziomu poznawczego. Uzyskane klastry zostały zaadoptowane jako klasy w uczeniu pod nadzorem. Do klasyfikacji danych został użyty klasyfikator Drzew Decyzyjnych . Otrzymano średnią dokładność równą 0.85 w przypadku 3-klasowej klasyfikacji oraz 0.73 średnią dokładność dla 4-klasowej klasyfikacji.
    Źródło:
    Journal of Computer Sciences Institute; 2020, 15; 214-218
    2544-0764
    Pojawia się w:
    Journal of Computer Sciences Institute
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evaluating lexicographer controlled semi-automatic word sense disambiguation method in a large scale experiment
    Autorzy:
    Broda, B.
    Piasecki, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/206405.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    natural language processing
    word sense disambiguation
    semi-supervised machine learning
    Opis:
    Word Sense Disambiguation in text remains a difficult problem as the best supervised methods require laborious and costly manual preparation of training data. On the other hand, the unsupervised methods yield significantly lower precision and produce results that are not satisfying for many applications. Recently, an algorithm based on weakly-supervised learning for WSD called Lexicographer-Controlled Semi-automatic Sense Disambiguation (LexCSD) was proposed. The method is based on clustering of text snippets including words in focus. For each cluster we find a core, which is labelled with a word sense by a human, and is used to produce a classifier. Classifiers, constructed for each word separately, are applied to text. The goal of this work is to evaluate LexCSD trained on large volume of untagged text. A comparison showed that the approach is better than most frequent sense baseline in most cases.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2011, 40, 2; 419-436
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metody wykrywania naruszeń prywatności w internetowych sieciach społecznych
    Models of privacy violation detection in online social networks
    Autorzy:
    Zabielski, M.
    Kasprzyk, R.
    Tarapata, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/404262.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
    Tematy:
    internetowe sieci społeczne
    prywatność
    uczenie półnadzorowane
    online social networks
    privacy
    semi-supervised learning
    Opis:
    Wraz z pojawieniem się internetowych sieci społecznych znaczenie aspektu prywatności w Internecie wzrosło drastycznie. Stąd ważne jest opracowanie mechanizmów, które uniemożliwią osobom niepowołanym dostęp do prywatnych danych osobowych. W pracy podjęta została próba określenia modeli naruszeń prywatności poprzez analizę wpływu struktury sieci oraz jej atrybutów na możliwości naruszenia prywatności w internetowej sieci społecznej. Wynikiem tych działań jest opracowanie koncepcji symulatora pozwalającego na weryfikację wniosków wypływających z utworzonych modeli.
    With the arrival of online social networks, the importance of privacy on the Internet has increased dramatically. Thus, it is important to develop mechanisms that will prevent our hidden personal data from unauthorized access. In this paper an attempt was made to present some set of privacy violation detection models defined from local – appropriate person personal data – and global point of view – online social network structure. The result of this activities, despite models, is conception of simulator, which will allow us to verify conclusions from the analysis of online social networks privacy violation.
    Źródło:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2015, 6, 2; 153-161
    2081-6154
    Pojawia się w:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Artificial intelligence approach for detecting material deterioration in hybrid building constructions
    Autorzy:
    Chesnokov, Andrei V.
    Mikhailov, Vitalii V.
    Dolmatov, Ivan V.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/29520106.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    hybrid construction
    material deterioration
    artificial neural network
    semi-supervised machine learning
    Opis:
    Hybrid constructions include heterogeneous materials with different behaviors under load. The aim is to achieve a so-called synergistic effect when the advantages of particular structural elements complement each other in a unified system. The building constructions considered in the research include high-strength steel cables, fiberglass rods, and flexible polymer membranes. The membrane is attached to the rods which have been elastically bent from the initially straight shape into an arch-like form. Structural materials inevitably deteriorate during a long operational period. The present study focuses on detecting material deterioration using Artificial Neural Networks (ANNs), which belong to the scope of intelligent techniques for data analysis. Appropriate ANN structures and required features are proposed. A semi-supervised learning strategy is used. The approach allows the training of the networks with normal data only derived from the construction without defects. Material degradationis detected by the level of reconstruction error produced by the network given the input data. The work contributes to the field of structural health monitoring of hybrid building constructions. It provides the opportunity to detect material deterioration given the forces in particular structural elements.
    Źródło:
    Computer Methods in Materials Science; 2021, 21, 2; 83-94
    2720-4081
    2720-3948
    Pojawia się w:
    Computer Methods in Materials Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Semi-supervised vs. supervised learning for mental health monitoring: A case study on bipolar disorder
    Autorzy:
    Casalino, Gabriella
    Castellano, Giovanna
    Hryniewicz, Olgierd
    Leite, Daniel
    Opara, Karol
    Radziszewska, Weronika
    Kaczmarek-Majer, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/24200683.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    semi supervised learning
    mental health monitoring
    acoustic features
    pattern recognition
    AI in medicine
    uczenie częściowo nadzorowane
    monitorowanie zdrowia psychicznego
    cechy akustyczne
    rozpoznawanie wzorca
    Opis:
    Acoustic features of speech are promising as objective markers for mental health monitoring. Specialized smartphone apps can gather such acoustic data without disrupting the daily activities of patients. Nonetheless, the psychiatric assessment of the patient’s mental state is typically a sporadic occurrence that takes place every few months. Consequently, only a slight fraction of the acoustic data is labeled and applicable for supervised learning. The majority of the related work on mental health monitoring limits the considerations only to labeled data using a predefined ground-truth period. On the other hand, semi-supervised methods make it possible to utilize the entire dataset, exploiting the regularities in the unlabeled portion of the data to improve the predictive power of a model. To assess the applicability of semi-supervised learning approaches, we discuss selected state-of-the-art semi-supervised classifiers, namely, label spreading, label propagation, a semi-supervised support vector machine, and the self training classifier. We use real-world data obtained from a bipolar disorder patient to compare the performance of the different methods with that of baseline supervised learning methods. The experiment shows that semi-supervised learning algorithms can outperform supervised algorithms in predicting bipolar disorder episodes.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2023, 33, 3; 419--428
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model-building adaptive critics for semi-Markov control
    Autorzy:
    Gosavi, A.
    Murray, S.
    Hu, J.
    Ghosh, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91878.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    adaptive critics
    learning algorithm
    semi-Markov process
    decision process
    Opis:
    Adaptive (or actor) critics are a class of reinforcement learning algorithms. Generally, in adaptive critics, one starts with randomized policies and gradually updates the probability of selecting actions until a deterministic policy is obtained. Classically, these algorithms have been studied for Markov decision processes under model-free updates. Algorithms that build the model are often more stable and require less training in comparison to their model-free counterparts. We propose a new model-building adaptive critic, which builds the model during the learning, for a discounted-reward semi-Markov decision process under some assumptions on the structure of the process. We illustrate the use of our algorithm with numerical results on a system with 10 states and a real-world case-study from management science.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2012, 2, 1; 43-58
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Learner Perspectives on Mobile Phone Integration for Vocabulary Development in Translation Classes
    Autorzy:
    Kayaoğlu, Mustafa Naci
    Sağlamel, Hasan
    Kobul, Mustafa Kerem
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/605926.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    mobile phone
    vocabulary development
    learner perceptions
    semi-structured interviews
    language learning
    Opis:
    Der Band enthält die Abstracts ausschließlich in englischer Sprache.
    Rapid changes in technology are reflected into all walks of education as well as language learning and teaching situations. In line with these changes, studies into the integration of mobile phones into language learning contexts, particularly to facilitate vocabulary acquisition, have spawned. However, learners’ perceptions regarding the impact of the integration of mobile technologies are not fully explored. This study aims at discovering learners’ perceptions of mobile phone integration in translation classes. Twenty-seven learners studying at an English Language and Literature department in a north-western Turkish university were sent SMS text messages including the target words before, during and after the translation courses for 6 weeks. Nine students who were selected based on their frequency of response rate, 3 the most frequent respondents, 3 average respondents and the least 3 respondents respectively, were interviewed. A content analysis of the semi-structured interviews reveals information about the learners’ mobile telephone use and their perceptions of mobile phone use for language learning purposes. The findings reveal that learners in general hold a positive opinion of mobile phone integration although some hesitations have been voiced. A discussion of learners’ perspectives on the current and future use of mobile phones is provided.  
    Le numéro contient uniquement les résumés en anglais.
    Том не содержит аннотаций на английском языке.
    Źródło:
    Lublin Studies in Modern Languages and Literature; 2017, 41, 1
    0137-4699
    Pojawia się w:
    Lublin Studies in Modern Languages and Literature
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Innovative stress analysis and machine learning forecasting for semi-trailer truck body durability
    Autorzy:
    Lyashuk, Oleh
    Levkovych, Mykhailo
    Stashkiv, Mykola
    Pastukh, Oleh
    Martyniuk, Volodymyr
    Mironov, Dmytro
    Rabe, Marcin
    Vovk, Yuriy
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27324297.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Fundacja Centrum Badań Socjologicznych
    Tematy:
    transport
    energy resources
    semi-trailer truck body
    static stress
    static displacement
    CAD model
    algorithm
    machine learning
    Opis:
    This article presents an in-depth analysis of the stress-deformation state (SDS) in the bottom structure of a semi-trailer truck body. Engineering analysis was conducted utilizing the SolidWorks software, focusing on a comprehensive CAD model of the semi-trailer truck body. The study explored variations in SDS parameters resulting from alterations in the geometric parameters of the body bottom elements. The research investigated alterations in static stress and displacement relative to changes in the proportions of the cross-section of the channel while maintaining fixed geometric dimensions of the workpiece, thickness of the workpiece, and the material of the body bottom. Graphical representations were generated to illustrate the variations in static stress, displacement, and safety margin concerning the thickness of the shelf and channel. Additionally, dependencies were derived that correlate static stresses in the channel with the thickness of the channel wall and the thickness of the body bottom sheet. The study results were compiled and summarized, offering valuable insights into the stress-deformation state of the semi-trailer truck body's bottom. Furthermore, machine learning techniques, specifically the RandomForest algorithm, were implemented in a Python environment to predict changes in static stress based on various factors. The model's predictions were validated by comparing predicted static stress values with actual values on a test sample. These findings facilitate efficient selection of appropriately sized elements by predicting static stress values, employing the RandomForest machine learning algorithm.
    Źródło:
    Journal of Sustainable Development of Transport and Logistics; 2023, 8, 2; 43--57
    2520-2979
    Pojawia się w:
    Journal of Sustainable Development of Transport and Logistics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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