В статье рассмотрена концепция эффективной работы с данными, применяемая в программе Microsoft Power BI. Авторы рассматривают основные инструменты, использующиеся в программе, такие как Power Query, Power Pivot, Power View, Сервис Power BI. Использование каждого из них подчиняется концепции эффективной работы с данными, которая подразумевает использование алгоритма четырех шагов. Проведенный анализ указанных инструментов позволяет сделать вывод, что Microsoft Power BI является эффективным инструментом работы с данными и может быть использован в различных сферах деятельности.
Рассматривается задача модерации комментариев с фильтрацией негативного контента. Используется фреймворк PySpark для анализа тональности комментариев на основе библиотеки Apache Spark. Алгоритм считывает текст комментария и определяет его эмоциональный окрас. Инструментарий может использоваться на образовательных веб-сервисах, где можно фильтровать негативные комментарии и предотвращать их появление на сайте, что в свою очередь улучшает качество контента и безопасность для пользователей.
В работе проведено исследование метода контрольных карт для изучения случайного процесса, а также представлены правила их построения. Описаны методики применения контрольных карт для анализа стабильности учебного процесса. Выполнена программная реализация вычисления значений необходимых элементов карт и их отображения на графике. Полученные результаты могут быть полезны для улучшения качества образования и повышения эффективности учебных программ.
В работе рассмотрены особенности измерения формообразующего свойства материала существующими инструментальными методами. Проанализированы зависимости характеристик и целевого признака. Рассмотрена программная реализация алгоритма решения задачи на основе регрессионных моделей машинного обучения. Проведен сравнительный анализ моделей. Определены возможные варианты решения задачи.
В работе проведен анализ существующих методов извлечения именованных сущностей из текстов на русском языке. Сформулированы эквивалентная задача классификации и правила разметки именованных сущностей. Предложены подходы, позволяющие повысить эксплуатационные качества классификаторов. Проведен численный эксперимент, в ходе которого обучено несколько моделей. Продемонстрированы преимущества использования предложенных подходов по отдельности и в совокупности.
Целью настоящей работы является использование методов математического моделирования и разработка математического обеспечения для оптимизации предварительно рассчитанного операционного плана с целью минимизации отклонения вовлечения компонентов в многопериодных смешениях от интегральных значений календарного плана НПЗ.
В работе исследуются методы анализа данных для оптимизации учебных процессов, представлены правила построения моделей анализа данных. Проводится предварительная обработка входящих данных для последующей подстановки в модель. Выполнена программная реализация алгоритма анализа данных и отображения данных на графике. Полученная модель анализа данных встроена в приложение для оптимизации составления расписания и повышения эффективности учебного процесса.
Исследуются существующие модели теории массового обслуживания. Произведены расчеты оценки эффективности потока данных для обеспечения пропускной способности между компьютерами и сервером. Проведено тестирование и сравнительный анализ потока данных. Определены дальнейшие перспективы исследования вариантов для оценки эффективности потока данных.
С учетом возрастания размера видео и его качества, возросла необходимость повышения качества сжатия видео, что привело к возникновению новых способов сжатия видео. Также одной из причин появления новых методов является передача видео через стриминговые сервисы. Целью данного исследования является изучение способов сжатия видео и определение сфер применения данных способов. Для достижения поставленной цели был сформирован ряд задач, к которым относится, изучение структуры стримингового сервиса, анализ входной и выходной информации, изучение способов сжатия видео. Итоговым результатов данной работы является вывод, какой способ подходит к определенной сфере и выборе конечного способа для дальнейшего исследования.
Цель исследования - построить модель машинного обучения для декомпозиции текстовой формулировки компетенции. В данной статье рассматриваются методы представления компетенции как множества ключевых слов и терминов. Основное содержание исследования составляет анализ применения двух моделей: BERTopic и ARTM. Описываются основные этапы исследования: сбор и предобработка данных, обучение моделей, анализ и интерпретация результата. В заключении раскрываются преимущества и недостатки применения таких моделей, а также последующие направления исследования.