ДЕРЕКТЕРГЕ НЕГІЗДЕЛГЕН АГЕНТТІК МОДЕЛЬДЕУ ЖӘНЕ RANDOM FOREST ӘДІСІ АРҚЫЛЫ ЖЕРДІ ПАЙДАЛАНУ АУЫСУЛАРЫН БАҒАЛАУ МЕН ЖІКТЕУ
Аңдатпа. Қалалардың өсуі экологияға пайдалы жер пайдалануын жоспарлауды қиындатады. Бұл зерттеуде 2020–2040 жылдар аралығындағы жер пайдалану өзгерістері агенттік модельдеу мен машиналық оқытуды біріктірген тәсіл арқылы қарастырылады. Біз жердің үш негізгі түрінің өзгерісін модельдедік: тұрғын үйге арналған, орман және ауыл шаруашылығы жерлері. Сонымен қатар шешім қабылдауға әсер ететін маңызды факторлар ескерілді: жолдарға жақындығы, өнімділік индексі, жердің […]
ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕ СПАМДЫ АНЫҚТАУҒА АРНАЛҒАН МУЛЬТИНОМДЫҚ АҢҒАЛДЫҚ БАЙЕС ТАЛДАУЫ: МОРФОЛОГИЯЛЫҚ ТАЛДАУ МЕН ЗЕРТТЕУ
Аңдатпа. Сандық коммуникациядағы спам хабарлардың көбеюі, әсіресе жеткілікті сандық ресурстары жоқ қазақ тілі сияқты тілдер үшін тиімді спам анықтау жүйелеріне деген шұғыл қажеттілікті көрсетеді. Бұл зерттеу қазақ тіліндегі спам хабарламаларды анықтауға арналған машиналық оқытуға негізделген әдісті әзірлеуге бағытталған, ол модель өнімділігін арттыру үшін әртүрлі мәтіндерді алдын ала өңдеу әдістерін қолданады. Зерттеудің негізгі мақсаты – жасанды […]