?
Обзор задач и методов их решения в области классификации сетевого трафика
Труды Института системного программирования РАН. 2017. Т. 29. № 3. С. 117-150.
В статье рассматривается задача классификации сетевого трафика: характеристики, используемые для её решения, существующие подходы и области их применимости. Перечисляются прикладные задачи, требующие привлечения компонента классификации и дополнительные требования, проистекающие из особенности основной задачи. Анализируются свойства сетевого трафика, обусловленные особенностями среды передачи,а также применяемых технологий, так или иначе влияющие на процесс классификации. Рассматриваются актуальные направления в современных подходах к анализу и причины их развития.
Научное направление:
Компьютерные науки
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
русский
Гетьман А. И., Иконникова М. К., Труды Института системного программирования РАН 2021 Т. 33 № 4 С. 31-48
В статье рассматривается задача классификации сетевого трафика на три типа, в зависимости от представления данных в нём: прозрачный, сжатый и шифрованный. Описываются существующие методы классификации, служащие для разделения трафика на прозрачный и непрозрачный, сжатый и шифрованный применительно к сетевым данным и документам. На основе них выбираются методы, показавшие лучшие результаты, и производится отбор лучшей их ...
Добавлено: 26 октября 2021 г.
Чертенков В. И., Щур Л. Н., Journal of Physics: Conference Series 2021 Vol. 1740 P. 1-5
Добавлено: 19 февраля 2021 г.
Springer, 2021
Книга вклюает в себя работы 16ой международной конференции по Анализу формальных понятий. Книга поделена на 5 секций: теория, правила, методы и приложения, исследование и визуализация ...
Добавлено: 10 июля 2021 г.
Денис Турдаков, Астраханцев Н. А., Недумов Я. Р. и др., Труды Института системного программирования РАН 2014 Т. 26 С. 421-438
В статье описан проект Texterra, в рамках которого была создана инфраструктура для анализа текстов. Texterra предоставляет масштабируемое решение для быстрой обработки текстовых документов, основанное на использовании знаний, извлекаемых из Веб-ресурсов и текстовых документов. В данной статье раскрываются детали реализации проекта, варианты использования и результаты экспериментальных исследований разработанных инструментов. ...
Добавлено: 6 ноября 2017 г.
Бартунов С. О., Кондрашкин Д. А., Осокин А. А. и др., / Arxiv.org. Series arXiv:1502.07257 "Computation and language". 2015.
Добавлено: 5 ноября 2015 г.
Ekaterinburg : CEUR Workshop Proceedings, 2014
АИСТ'2014 — Третья Международная Научная Конференция по Анализу Изображений, Сетей и Текстов.
УЧАСТНИКИ
исследователи, чьи научные интересы связаны с разработкой математических моделей, алгоритмов и инструментов анализа данных;
практики, которые в своей повседневной работе сталкиваются с задачами обработки и анализа графических, текстовых, и других структурированных и неструктурированных данных;
студенты, интересующихся задачами анализа данных, и желающих расширить свои компетенции в области ...
Добавлено: 28 августа 2014 г.
Izmailov P., Кропотов Д. А., Journal of machine learning and data analysis 2017 Vol. 3 No. 1 P. 20-35
Предлагается новый подход к настройке моделей гауссовских процессов для задач классификации. Стандартные методы для данной задачи имеют сложность O(n 3 ), где n — размер обучающей выборки. Данное обстоятельство не позволяет применять эти методы к задачам с большим объемом данных. В связи с этим в литературе был предложен ряд подходов, основанных на использовании так называемых ...
Добавлено: 6 декабря 2018 г.
Филипенков Н. В., Заворотная М. П., Управление финансовыми рисками 2020 Т. 62 № 2 С. 86-90
Предлагаем вниманию читателей интервью главного редактора журнала, начальника управления моделирования рисков департамента банковского регулирования ЦБ РФ М.А. Бухтина представителям компании SAS Institute М. Заворотной и Н. Филипенкову. ...
Добавлено: 16 августа 2020 г.
IEEE, 2020
Добавлено: 3 октября 2020 г.
Chelyabinsk : IEEE, 2018
Международная научная конференция «Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития 2018» проводится с целью обсуждения достижений ведущих мировых университетов и научно-исследовательских центров в области разработки инновационных моделей, методов и технологий для цифровой индустрии, и опыта их внедрения в крупных транснациональных и отечественных промышленных компаниях. Конференция будет проходить в Челябинске с 13 по 15 ноября 2018 года. ...
Добавлено: 25 ноября 2019 г.
Emmanuel I. C., Митрофанова Е. С., / Cornell Tech. Series 4064475 "ArXiv Preprint". 2022.
Работа посвящена изучению надежности моделей на российских данных методом предсказания наступления таких стартовых событий как: первый развод, первое трудоустройство и завершение образования. Наша цель состояла в том, чтобы сделать классификаторы более устойчивым, уменьшив погрешности при работе с сензитивными данными, увеличивая или по крайней мере поддерживая точность предсказаний.
Мы использовали нейронные методы «отсева» и модель «отсева признаков» ...
Добавлено: 31 мая 2022 г.
Крылова Д. В., Максименко А. А., Государственное управление. Электронный вестник 2021 № 84 С. 241-255
В статье авторы на основе ряда зарубежных эмпирических исследований по использованию искусственного интеллекта и машинного обучения выделяют ряд особенностей в вопросах выявления и противодействия коррупции и приходят к заключению о том, что освещаемые в зарубежных источниках механизмы коррупционного мониторинга, основанные на использовании передовых информационных технологий и алгоритмах, обладают разной потенциальной эффективностью и не всегда релевантно ...
Добавлено: 25 февраля 2021 г.
Вьюгин В. В., М. : МЦНМО, 2013
Книга предназначена для первоначлаьного знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр на предсказания. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой ...
Добавлено: 9 июля 2014 г.
Нужный А. С., Однолько И. С., Глухов А. Ю. и др., Прикладная математика и вопросы управления 2021 № 1 С. 7-22
Предложена математическая модель для оптимизации работы установки гидрокрекинга
гудрона. Целью моделирования является улучшение экономического эффекта выпуска продук
ции за счет подбора оптимальных параметров, таких как расход водорода и температура реакто
ров. В качестве таргетируемого параметра используется показатель седиментов (осадков), опре
деленных при горячем фильтровании (HFT атмосферного остатка).
Модель предполагает поиск минимального значения функционала с ограничениями, пред
ставленными в виде штрафа, накладываемого ...
Добавлено: 11 апреля 2021 г.
[б.и.], 2019
. ...
Добавлено: 15 января 2020 г.
Кузнецов В. О., Логистика и управление цепями поставок 2018 № 4 (87) С. 27-33
Одним из вариантов более гибкого подхода к анализу надежности цепей поставок нам представляется метод главных компонент (PCA). Учитывая большое количество переменных, описывающих цепь поставок, является сложной задачей - проанализировать в двумерном пространстве структуру переменных. Метод PCA позволяет перейти, в рамках анализа зависимостей переменных, от многомерного пространства к маломерному, оставляя для анализа саму полезную информацию, находящуюся ...
Добавлено: 29 ноября 2018 г.
Berlin : Springer, 2014
Добавлено: 13 ноября 2014 г.
М. : Физматлит, 2010
В сбонике представлены полные тексты докладов, принятых на Двенадцатую национальную конференцию по искусственному интеллекту (КИИ-2010). работы посвящены моделированию рассуждений, неклассическим логикам, интеллектуальному анализу данных, машинному обучению, компьютерной лингвистике и семантическому Web'у, когнитивным исследованиям и другим направлениям исследований в области искусственного интеллекта. ...
Добавлено: 15 марта 2013 г.
В статье приведен отчет о проведении 9-ой Российской летней школы по информационному поиску 9th Russian Summer School in Information Retrieval (RuSSIR 2015). ...
Добавлено: 27 февраля 2017 г.
Поляков Е. В., Мажанов М. С., Качалова М. В. и др., Системный администратор 2017 № 12 С. 80-85
Развитие когнитивных технологий способствуют эффективному внедрению Искусственного интеллекта в повседневную жизнь человека. Появляются новые интерфейсы взаимодействия устройств с человеком. Понимание естественного языка – одно из самых перспективных направлений развития Искусственного интеллекта. Голосовые ассистенты – яркий пример таких систем, они могут быть интегрированы во множество других интеллектуальных систем и повышать удобство взаимодействия человека и компьютера. В ...
Добавлено: 10 декабря 2017 г.
IEEE, 2019
Добавлено: 21 октября 2019 г.
Галатенко В. В., Лебедев А. Е., Нечаев И. Н. и др., Бюллетень экспериментальной биологии и медицины 2013 Т. 156 № 11 С. 654-660
В работе приводится формализованная постановка задачи об отборе параметров и построении классификатора для геномной медицинской тест–системы математическими методами машинного обучения без использования специальных биологических и медицинских знаний. Предлагается метод решения данной задачи и обсуждаются результаты апробации этого метода на мирочиповом наборе данных, содержащем информацию о полногеномном транскриптоме образцов эстрогенположительных опухолей молочной железы. Апробация показала, что ...
Добавлено: 28 октября 2015 г.
Рысаков С. В., Системный администратор 2015 № 10(155) С. 92-95
Сейчас кажется привычной возможность задать вопрос любимой поисковой системе и моментально получить от нее соответствующий ответ. Для пользователя процесс может показаться простым, в то время как поисковый алгоритм встречает несколько препятствий, среди которых важное место занимает языковой барьер: вопрос, как правило, задается на естественном языке, которому в отличие от компьютерного языка поискового алгоритма присуща неоднозначность. ...
Добавлено: 25 ноября 2015 г.
V.Belavin, A.Filatov, A.Ustyuzhanin и др., Journal of Physics: Conference Series 2018 Vol. 1085 No. 4 P. 042025-1-042025-6
Добавлено: 8 декабря 2017 г.