Цели проекта:

1. Разработка алгоритма, способного на выходе получить лучшие модели машинного обучения, которые могут с высокой точностью прогнозировать полное электронного содержание;
2. Оценка полученных моделей машинного обучения с использованием относительных метрик, позволяющих получить безразмерные величины для объективного оценивания результатов;
3. Выбор модели машинного обучения, которая лучшим образом подходит для поставленной задачи.

Задачи проекта:

1. Создание базовой концепции для подбора структуры нейронной сети;
2. Разработка методики оценивания полученных моделей;
3. Анализ результатов оценивания статистическим анализом.

Ожидаемый результат:

Полностью рабочий и отлаженный алгоритм, способный получить на выходе модель машинного обучения, способную лучшим образом соответствовать потребностям для поставленной задачи.

На страницу проекта