Sökning: "klassificeringsmodell"

Visar resultat 16 - 20 av 34 uppsatser innehållade ordet klassificeringsmodell.

  1. 16. Deep Learning for Anomaly Detection in Microwave Links : Challenges and Impact on Weather Classification

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Olof Engström; [2020]
    Nyckelord :Anomaly Detection; Time Series; Forecasting; Weather Classification; Microwave Link; CNN; LSTM; Avvikelsedetektering; Tidsserier; Prognostisering; Väderklassificering; Mikrovågslänkar; faltningsnätverk; CNN; LSTM;

    Sammanfattning : Artificial intelligence is receiving a great deal of attention in various fields of science and engineering due to its promising applications. In today’s society, weather classification models with high accuracy are of utmost importance. LÄS MER

  3. 17. End-to-end Learning for Singing-Language Identification

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Daniel del Castillo Iglesias; [2020]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : Singing-language identification (SLID) consists in identifying the language of the sung lyrics directly from a given music recording. This task is of spe- cial interest to music-streaming businesses who benefit from music localiza- tion applications. LÄS MER

  4. 18. A Comparative study of cancer detection models using deep learning

    Kandidat-uppsats, Malmö universitet/Fakulteten för teknik och samhälle (TS)

    Författare :Nasra Omar Ali; [2020]
    Nyckelord :Image recognition; Healthcare; Cancer detection; Genomic Sequencing; Deep learning;

    Sammanfattning : Leukemi är en form av cancer som kan vara en dödlig sjukdom. För att rehabilitera och behandla sjukdomen krävs det en korrekt och tidig diagnostisering. För att minska väntetiden för testresultaten har de ordinära metoderna transformerats till automatiserade datorverktyg som kan analyser och diagnostisera symtom. LÄS MER

  5. 19. Representing Voices Using Convolutional Neural Network Embeddings

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Niklas Embretsén; [2019]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : In today’s society services centered around voices are gaining popularity. Being able to provide the users with voices they like, to obtain and sustain their attention, is of importance for enhancing the overall experience of the service. LÄS MER

  7. 20. Text feature mining using pre-trained word embeddings

    Master-uppsats, KTH/Matematisk statistik

    Författare :Henrik Sjökvist; [2018]
    Nyckelord :Word embeddings; Feature engineering; Unsupervised learning; Deep learning; fast Text; Operational risk; Ordvektorer; Attributgenerering; Oövervakat lärande; Djupinlärning; fastText; Operativ risk;

    Sammanfattning : This thesis explores a machine learning task where the data contains not only numerical features but also free-text features. In order to employ a supervised classifier and make predictions, the free-text features must be converted into numerical features.  In this thesis, an algorithm is developed to perform that conversion. LÄS MER