title: Application of machine learning methods for classification and analysis of geological artifacts
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Железняков Иван Эдуардович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Zeleznakov Ivan Eduardovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пиккио Полина Феличе
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Pikkio Polina Felice
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Графеева Наталья Генриховна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grafeeva Natala Genrihovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062100
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32363
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная дипломная работа согласована и разработана совместно с геологическим факультетом Санкт-Петербургского государственного университета. В ходе работы было создано пользовательское приложение, которое с помощью алгоритма knn определяет принадлежность образца гранита той или иной кластерной группе на основе химических данных по соответствующему образцу. С помощью приложения была определена принадлежность гранитов тому или иному горному массиву, породообразующие элементы группы образцов. На основе этого сделаны выводы о промышленной полезности исследуемых образцов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This thesis was coordinated and developed jointly with the Geological Faculty of St. Petersburg State University. In the course of the work, a custom application was created, which, using the knn algorithm, determines the belonging of a granite sample to a particular cluster group based on chemical data for the corresponding sample. With the help of the application, the belonging of granites to a particular mountain massif, rock-forming elements of a group of samples, was determined. On the basis of this, conclusions were drawn about the industrial usefulness of the samples under study.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: породообразующие минералы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: граниты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: геологи
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: rock-forming minerals
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: granites
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: geologists
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of machine learning methods for classification and analysis of geological artifacts
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение методов машинного обучения для классификации и анализа геологических артефактов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32363/1/Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,65 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Polina_Pikkio_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32363/2/reviewSV_Otzyv_Polina_Pikkio_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 72,24 kB