📄Работа №126037
Тема: Использование методов искусственного интеллекта в технологиях распределенных реестров
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
база данных
Объем:
63 листов
Год:
2020
Просмотров:
152
5400
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 3
Постановка задачи 5
Обзор литературы 6
Глава 1. Обзор и сравнение классификаторов 10
1.1. Обзор методов классификации 10
1.1.1. Метод k-ближайших соседей 11
1.1.2. Метод опорных векторов 11
1.1.3. Решающие деревья 14
1.1.4. Случайный лес 16
1.1.5. Градиентный бустинг 17
1.1.6. Искусственные нейронные сети 19
1.2. Метрики оценки классификации 23
1.2.1. Accuracy 24
1.2.2. Precision и recall 25
1.2.3. М-мера 25
Глава 2. Результаты 26
2.1. Датасет 26
2.2. Результаты классификации 30
2.2.1. Метод k-ближайших соседей 31
2.2.2. Метод опорных векторов 36
2.2.3. Решающие деревья 38
2.2.4. Случайный лес 42
2.2.5. Градиентный бустинг 46
2.2.6. Искусственные нейронные сети 49
Выводы 56
Заключение 58
Список литературы 59
Постановка задачи 5
Обзор литературы 6
Глава 1. Обзор и сравнение классификаторов 10
1.1. Обзор методов классификации 10
1.1.1. Метод k-ближайших соседей 11
1.1.2. Метод опорных векторов 11
1.1.3. Решающие деревья 14
1.1.4. Случайный лес 16
1.1.5. Градиентный бустинг 17
1.1.6. Искусственные нейронные сети 19
1.2. Метрики оценки классификации 23
1.2.1. Accuracy 24
1.2.2. Precision и recall 25
1.2.3. М-мера 25
Глава 2. Результаты 26
2.1. Датасет 26
2.2. Результаты классификации 30
2.2.1. Метод k-ближайших соседей 31
2.2.2. Метод опорных векторов 36
2.2.3. Решающие деревья 38
2.2.4. Случайный лес 42
2.2.5. Градиентный бустинг 46
2.2.6. Искусственные нейронные сети 49
Выводы 56
Заключение 58
Список литературы 59
📖 Введение
С развитием вычислительных мощностей стало возможно совершенствование систем искусственного интеллекта. Сейчас искусственный интеллект внедрен в огромное число различных областей. Система искусственного интеллекта - это довольно абстрактное понятие, под которым обычно понимают систему, способную воспринимать окружающую среду и предпринимать действия, которые максимизируют шансы системы на успешное достижение поставленных целей. Искусственный интеллект часто используется в сложно формализуемых задачах благодаря возможности автоматического выделения особенностей исходных данных и способности к обобщению. Также внедрение систем искусственного интеллекта может значительно сократить расходы на высококвалифицированных экспертов в различных областях и исключить ошибки, связанные с человеческим фактором.
Появление распределенных реестров сильно повлияло на развитие IT. Технологии распределенных реестров (Distributed ledger technology, DLT) можно рассматривать как технологии хранения данных, в которых отсутствует доверие между узлами. Ключевыми особенностями распределенных реестров являются:
• отсутствие центрального администратора;
• предоставление возможности совместного использования;
• обеспечение синхронизации между несколькими узлами (которые могут принадлежать различным государствам или учреждениям).
Распределенный реестр представляет из себя одноранговую (пиринговую) сеть, в которой информация хранится сразу на нескольких узлах. Между узлами сети отсутствует доверие, поэтому для обновления данных реестра участники сети должны прийти к консенсусу - некому заранее установленному условию разрешения конфликтов.
Существует множество различных технологий распределенных реестров:
• Blockchain [1],
• Hashgraph [2],
• Направленный ациклический граф (Directed Acyclic Graph, DAG) [3], и т.д.
Среди всех распределенных реестров, наибольшую популярность получила технология блокчейн, что связано с появлением криптовалюты Bitcoin [4].
Взаимодействие систем искусственного интеллекта с различными DLT является довольно перспективной областью исследований, так как это дает возможность использовать преимущества искусственного интеллекта в распределенных системах, в которых отсутствует доверие между узлами. Также интеллектуальные системы могут быть применены для анализа и оптимизации распределенных реестров.
Появление распределенных реестров сильно повлияло на развитие IT. Технологии распределенных реестров (Distributed ledger technology, DLT) можно рассматривать как технологии хранения данных, в которых отсутствует доверие между узлами. Ключевыми особенностями распределенных реестров являются:
• отсутствие центрального администратора;
• предоставление возможности совместного использования;
• обеспечение синхронизации между несколькими узлами (которые могут принадлежать различным государствам или учреждениям).
Распределенный реестр представляет из себя одноранговую (пиринговую) сеть, в которой информация хранится сразу на нескольких узлах. Между узлами сети отсутствует доверие, поэтому для обновления данных реестра участники сети должны прийти к консенсусу - некому заранее установленному условию разрешения конфликтов.
Существует множество различных технологий распределенных реестров:
• Blockchain [1],
• Hashgraph [2],
• Направленный ациклический граф (Directed Acyclic Graph, DAG) [3], и т.д.
Среди всех распределенных реестров, наибольшую популярность получила технология блокчейн, что связано с появлением криптовалюты Bitcoin [4].
Взаимодействие систем искусственного интеллекта с различными DLT является довольно перспективной областью исследований, так как это дает возможность использовать преимущества искусственного интеллекта в распределенных системах, в которых отсутствует доверие между узлами. Также интеллектуальные системы могут быть применены для анализа и оптимизации распределенных реестров.
✅ Заключение
В данной работе была поставлена задача классификации адресов сети Ethereum по заранее известным типам. Были рассмотрены различные методы искусственного интеллекта для решения задачи классификации.
В результате работы был собран датасет для обучения моделей и произведена оценка пригодности рассматриваемых алгоритмов для решения поставленной задачи по различным метрикам. Вычислительные эксперименты позволили определить наиболее подходящие для решения задачи методы. Для полученных моделей были определены степени важности признаков, используемых для классификации. Также были предложены направления дальнейшего исследования рассматриваемой области. Учитывая дефицит работ по теме классификации адресов блокчейн-сетей, данная работа может быть полезна для изучения указанной темы.
В результате работы был собран датасет для обучения моделей и произведена оценка пригодности рассматриваемых алгоритмов для решения поставленной задачи по различным метрикам. Вычислительные эксперименты позволили определить наиболее подходящие для решения задачи методы. Для полученных моделей были определены степени важности признаков, используемых для классификации. Также были предложены направления дальнейшего исследования рассматриваемой области. Учитывая дефицит работ по теме классификации адресов блокчейн-сетей, данная работа может быть полезна для изучения указанной темы.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.