Prakticheskoe primenenie modeli mnogoslojnogo perceptrona Rumel'harta

Monografiq poswqschena issledowaniü wozmozhnosti primeneniq modeli mnogoslojnogo perceptrona Rumel'harta dlq sistematizacii nowostnoj informacii po geolokacionnomu priznaku. V hode raboty nad monografiej byla sproektirowana i razrabotana sistema agregacii nowostej, swqzywaüschaq agregiruemye textowye materialy mezhdu soboj w ramkah otdel'nogo sobytiq. Takzhe byli razrabotany metody awtomatizacii otdel'nyh processow, wypolnqemyh moderatorom sistemy pri obrabotke sobrannyh materialow. A imenno byl, chastichno awtomatizirowan process opredeleniq kategorij sobiraemyh nowostej s ispol'zowaniem iskusstwennoj nejronnoj seti. Tochnost' opredeleniq kategorii sostawila 57% na trenirowochnom mnozhestwe. Byla sproektirowana i realizowana wozmozhnost' priwqzki geolokacionnyh parametrow k registriruemym sobytiqm, a takzhe otobrazhenie sobytij na karte, wstroennoj w interfejs Web-prilozheniq po sredstwam Google Maps API. Osnownoj tehnologiej pri razrabotke qwlqlas' platforma ASP.NET Core MVC, pozwolqüschaq sozdawat' krossplatformennye prilozheniq, chto predostawlqet shirokij spisok wozmozhnostej pri dal'nejshem wypuski produkta w äxpluataciü.