Методи і засоби колективного інтелекту, засновані на краудсорсингових технологіях

Abstract

У доповіді розглянуто детальніше математичні методи та засоби колективного інтелекту: поняття машинного навчання, кластеризації, кластерного аналізу, медіанної фільтрації; описано статистичні методи, методи машинного навчання, математичний метод обробки зображень та визначено їх переваги та недоліки. Визначено, що алгоритм k-середніх є прообразом практично всіх алгоритмів нечіткої кластеризації, та його розгляд допоможе краще зрозуміти принципи, закладені у складніші алгоритми.