Bücher von Hondekar Lutful Hassan

V swqzi s uchastiwshimisq sluchaqmi pozharow sistemy pozharnoj signalizacii stali wazhnejshim komponentom, neobhodimym dlq lübogo tipa stroitel'stwa. Tragedii, kotorye proishodqt segodnq chasche wsego, - äto pozhary. Chtoby snizit' chastotu pozharow i uscherb ot nih, bylo predlozheno mnozhestwo metodow rannego obnaruzheniq wozgoranij.Predstawlqem Flamed, sowremennuü model' glubokogo obucheniq dlq mgnowennogo obnaruzheniq ognq i dyma. Tehnologiq Flamed, osnowannaq na konwolücionnyh nejronnyh setqh (CNN) i obuchennaq na bol'shom nabore dannyh Kaggle, obespechiwaet neprewzojdennuü tochnost' i skorost' obnaruzheniq wozmozhnyh ugroz pozhara. Peredowaq razrabotka i wysokaq skorost' obrabotki dannyh pozwolqüt Flamed bystro analizirowat' wideopotok w real'nom wremeni i obnaruzhiwat' plamq i dym s neprewzojdennoj tochnost'ü. Flamed - luchshij wariant dlq rannego obnaruzheniq pozhara w zdaniqh, monitoringa promyshlennyh ob#ektow i obespecheniq obschestwennoj bezopasnosti. Polozhites' na Flamed w obespechenii tochnyh i bystryh uwedomlenij dlq zaschity lüdej i imuschestwa ot razrushitel'nogo wozdejstwiq ognq i dyma.

Metody mashinnogo obucheniq i glubokogo obucheniq (DL) pokazali mnogoobeschaüschie rezul'taty w obnaruzhenii moshennicheskih dejstwij. V ätoj dissertacii my predlagaem podhody k obnaruzheniü moshennichestwa s kreditnymi kartami, kotorye sochetaüt w sebe kontroliruemye i nekontroliruemye metody obucheniq. My primenqem metody proektirowaniq funkcij dlq izwlecheniq sootwetstwuüschih funkcij iz nabora dannyh tranzakcij po kreditnym kartam, a zatem modeli obnaruzheniq anomalij, kotorye sochetaüt w sebe metody kontroliruemogo ML, polukontroliruemogo ML i DL. My analiziruem nabor dannyh, ispol'zuq razlichnye parametry i metody. Nashe issledowanie razlichnyh metodow ML i DL dlq obnaruzheniq moshennicheskih tranzakcij: iskusstwennye nejronnye seti (ANN), swertochnye nejronnye seti (CNN), linejnaq regressiq s awtoänkoderom, logisticheskaq regressiq s nedostatochnoj wyborkoj dannyh, dostizheniq naiwnogo Bajesa, dostizheniq SVC, izolqcionnyj les i lokal'nyj faktor wybrosow. My oceniwaem nash podhod na real'nom nabore dannyh o tranzakciqh po kreditnym kartam s imenem Creditcard.csv iz nabora dannyh Kaggle.