Информатика, вычислительная техника. Рубрика в журнале - Informatics. Economics. Management - Информатика. Экономика. Управление
Прогнозирование истощения кредитных карт: обзор методов машинного обучения и глубокого обучения
Статья
Отток кредитных карт, когда клиенты закрывают счета своих кредитных карт, является серьезной проблемой для банков и других финансовых учреждений. Возможность точно прогнозировать отток может позволить компаниям принимать активные меры для удержания ценных клиентов. В этом обзоре мы рассмотрим, как методы машинного и глубокого обучения могут применяться для прогнозирования оттока кредитных карт. Сначала мы предоставим информацию об оттоке кредитных карт и объясним, почему это важная проблема. Далее мы обсудим распространенные алгоритмы машинного обучения, которые использовались для прогнозирования оттока, включая логистическую регрессию, случайные леса и деревья с градиентным усилением. Затем мы объясним, как методы глубокого обучения, такие как нейронные сети и модели последовательностей, могут улавливать более сложные закономерности из данных о клиентах. Также подробно рассматриваются доступные входные функции для моделей оттока. Мы сравниваем эффективность различных методов моделирования на основе прошлых исследований. Наконец, мы обсуждаем открытые проблемы и будущие направления прогнозного моделирования оттока с использованием машинного и глубокого обучения. Наш обзор синтезирует ключевые исследования в этой области и подчеркивает возможности для развития современного состояния. Более надежное прогнозирование оттока клиентов может позволить компаниям принимать целенаправленные меры для улучшения ситуации и удержания клиентов.
Бесплатно
Проектирование системы редактирования аудио и видео на основе OpenCV
Статья
С быстрым развитием Интернета такой новый носитель для восприятия мира и общения людей друг с другом, как аудио и видео, постепенно становится все более популярным среди населения планеты. Развитие мультимедийных технологий и технологий искусственного интеллекта стало вехой на пути к зрелости аудио- и видеотехнологий. В частности, короткие видеоплатформы постепенно становятся новой сетевой позицией для различных медиа-продвижений. Особенно в момент эпидемии все больше ценится канал понимания мира через аудио и видео. Общественность выдвигает повышенные требования к содержанию и подаче аудио- и видеоматериалов. Поэтому особенно важно производить качественное аудио-видео, отвечающее требованиям времени, чего невозможно достичь без эффективной системы аудио-видео монтажа. Кроме того, после предыдущих исследований и практики, применение технологии искусственного интеллекта в области визуализации также стало более зрелым, включая некоторые приложения в направлении развлечений. Применение технологии искусственного интеллекта в процессе редактирования видео может повысить эффективность редактирования, увеличить интерес к видеоконтенту и позволит создателям видео сосредоточиться на разработке контента, не тратя слишком много времени и энергии на операции редактирования видео, тем самым создавая видео более высокого качества. Предлагаемая разработка использует основную технологию OpenCV и стек front-end технологий, таких как JavaScript, React и Electron, для реализации базового видеомонтажа, видеофильтров в дополнение к разработке дружественного интерактивного интерфейса. Реализация базового модуля редактирования видео и модуля видеофильтров основана на реализации OpenCV. В данном проекте базовое редактирование видео реализует операции панорамирования, масштабирования и поворота видео, а модуль видеофильтра реализуется путем изменения значений каналов RGB изображения. Операции над видео можно разбить на операции над каждым кадром видео, и OpenCV предоставляет способ реализации этих операций. В конце статьи приведены выявленные недостатки и недочеты разработки, а также дается прогноз на следующие шаги исследования и перспективные направления. Данная разработка использует основную технологию OpenCV и стек front-end технологий, таких как JavaScript, React и Electron, для реализации базового видеомонтажа, видеофильтров, в дополнение к разработке дружественного интерактивного интерфейса. Реализация базового модуля редактирования видео и модуля видеофильтров основана на реализации OpenCV. В данном проекте базовое редактирование видео реализует операции панорамирования, масштабирования и поворота видео, а модуль видеофильтра реализуется путем изменения значений каналов RGB изображения. Операции над видео можно разбить на операции над каждым кадром видео, и OpenCV предоставляет способ реализации этих операций. В конце статьи приведены недостатки и недочеты разработки, а также дается прогноз на следующие шаги и перспективные направления.
Бесплатно
Разработка модели K-Means для выявления наиболее выгодных предложений на рынке недвижимости Москвы
Статья
В статье рассматривается применение модели кластеризации K-Means для анализа рынка недвижимости Москвы. Основное внимание уделяется сегментации рынка с целью выявления наиболее выгодных предложений. Использованные данные включают параметры стоимости, площади, близости к метро, год постройки и другие характеристики объектов недвижимости. Метод "локтя" был применен для определения оптимального числа кластеров, которое впоследствии было увеличено до восьми для более точного сегментирования. Полученные результаты показали, что кластер 0 представляет собой наиболее доступные и выгодные предложения. Модель K-Means, разработанная в ходе исследования, может быть использована покупателями для оптимизации процесса выбора жилья, снижая временные и финансовые затраты.
Бесплатно
Технология LiDAR в автономных транспортных средствах
Статья
Технология LiDAR играет ключевую роль в развитии автономных транспортных средств, обеспечивая высокую точность и надежность при картографировании и распознавании объектов в реальном времени. В данной статье представлен обзор технологии LiDAR, её принципов работы, преимуществ и ограничений, а также перспектив применения в автономных транспортных средствах. Рассматриваются основные компоненты LiDAR, методы интеграции с другими сенсорными системами и влияние внешних факторов на её работу. Приведены примеры успешных применений LiDAR в различных проектах и сделаны выводы о перспективах дальнейшего развития технологии. Статья предназначена для специалистов в области автономного транспорта и сенсорных технологий.
Бесплатно
