Модуль для обучения искусственных нейронных сетей для анализа заболеваемости в Псковской области
Искусственные нейронные сети COVID-19 прогнозирование анализ
Современными методами анализа и прогнозирования данных временного ряда являются искусственные нейронные сети. Для их применения необходимо спроектировать архитектуру сети и обучить ее на имеющихся данных. Обученная нейронная сеть может использоваться для прогнозирования и анализа описываемых данных, в частности – заболеваемости вирусными инфекциями. Процесс проектирования и обучения является достаточно длительным, а ряд гиперпараметров сети (количество скрытых слоев, вид нейронов и их количество в каждом слое) нуждаются в подборе, таким образом имеется необходимость в специальном модуле обучения. Модуль решает задачи проектирования и обучения, включая сохранение сети для последующего использования. Модуль использует современные библиотеки и написан на языке Python. Процесс обучения сопровождается выводом диагностической информации.
Подготовка данных в формате временных рядов для обучения нейронных сетей, обучение нейронных сетей, сохранение обученных нейронных сетей для последующего использования
76.33.43
Эпидемиология
Александр
Самаркин
Иванович
"Кандидат технических наук"
"Доцент"
РОССИЯ
ФГБОУ ВО "Псковский государственный университет"
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Псковский государственный университет"
1116027013255
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ФГБОУ ВО "Псковский государственный университет"
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Псковский государственный университет"
1116027013255
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения