@xiiicool

Какая лучше нейросеть подходит под поиск нужных частей (подходящей части звонка)?

Есть задача поиска подходящей части звонка.
Есть сам звонок, где есть номер А, номер Б, продолжительность и время вызова, у частей могут отличаться все параметры.
  • Вопрос задан
  • 176 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
mayton2019
@mayton2019
Bigdata Engineer
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.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы