Какую нейросеть лучше использовать для поиска необходимых компонентов?

Как выбрать подходящую часть звонка из различных частей, когда каждая часть имеет свои уникальные параметры, такие как номера А и Б, продолжительность и время вызова?
  • 3 августа 2024 г. 8:43
Ответы на вопрос 2
Для поиска необходимых компонентов и выбора подходящей части звонка с уникальными параметрами можно использовать различные архитектуры нейронных сетей, в зависимости от конкретной задачи и данных.

Например, для анализа аудиофайлов с различными параметрами (номера А и Б, продолжительность и время вызова) можно использовать глубокие рекуррентные нейронные сети (RNN) или долгую краткосрочную память (LSTM), которые хорошо справляются с обработкой последовательных данных.

Также можно использовать сверточные нейронные сети (CNN) для извлечения признаков из аудиофайлов и дальнейшего анализа этих признаков.

Важно помнить, что выбор оптимальной архитектуры нейронной сети зависит от уникальных особенностей данных, поэтому рекомендуется провести изначальный анализ данных и эксперименты с различными моделями, чтобы найти наиболее эффективный подход для конкретной задачи.
1 коммутатор прислал часть А 8600100 Б 8700100 длительность 50сек время вызова 2024-08-03 12:51:00
2 коммутатор прислал часть А 8600100 Б 8700100 длительность 49сек время вызова 2024-08-03 12:51:00
3 коммутатор прислал часть А 8600100 Б 8700100 длительность 50сек время вызова 2024-08-03 12:51:01

Данная постановка для нейросетей выглядит достаточно ... натянутой что-ли.
Обычно НС мы внедряем тогда, когда у нас нет возможности описать логику на if-else.
В твоем-же случае если вектор параметров представить как { x1, x2, x3, x4 }, то
нам достаточно проверить что параметры x3, x4 попадают в окрестность некого времени "эпсилон"
(равной 1 секунда например) и после этого задача сведения трех записей в одну группу решается элементарно.

Для более обобщенных случаев почитай про метод кластеризации (машинное обучение ) https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D...

Но он в свою очередь потребует для твоих векторов { x1,x2,x3,x4 } ввести некую меру дистанции
чтобы понимать насколько далеко один вектор убежал от другого (и не только по длительности звонка
но и возможно по номеру А и Б).

Это все сложные методы и я все таки повторю что лучше твою задачу решить простым способом
если твой преподватель конечно не требует таких извращений.
Похожие вопросы