"IMPLEMENTING DOCUMENT CLASSIFICATION IN PYTHON AND EVALUATING RESULTS"

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.48081/updw5717
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

"In our article, we will cover general information about machine learning, its main types, as well as the most important libraries for machine learning in Python. Machine learning is one of the main methods for demonstrating data science in general. In machine learning, the computational and algorithmic capabilities of data science are combined with approaches, and the result is a set of data mining approaches, mainly related to the efficiency and theory of computation. Document classification plays an important role in the archiving department, they classify pre-defined documents and store them in a digital archive. Relevance of the topic In digital archives, document classification is an important process for many document preservation organizations. In the course of the study, a technology for testing the use of deep learning algorithms is being created. Deep learning, i.e. deep structured learning, is part of a broad group of machine learning methods based on artificial neural networks. Learning cannot be controlled, partially controlled or controlled. Keywords: Machine learning, Artificial neural networks, Python, Scikit-learn, Keras, TensorFlow."