1. Главная
  2. Рефераты
  3. Информатика
  4. Реферат на тему: Разработка системы, основ...

Реферат на тему: Разработка системы, основанной на искусственном интеллекте, для автоматической проверки достоверности данных в ЕГРН

  • 19090 символов
  • 10 страниц
Написал Молчаливый лис вместе с Кампус AI

Содержание

Список источников

  • 1.
    Применение искусственного интеллекта в бухгалтерском учете ... развернуть
  • 2.
    Махиянова Ю.И., Кузьмина М.В. Проблема искусственного интеллекта для целей кадастрового учёта в Российской Федерации // Научно-практический электронный журнал Аллея Науки. — 2025. — № 1(100). — С. [б. с.]. ... развернуть

Цель работы

Цель работы заключается в разработке и тестировании прототипа системы, которая сможет автоматически выявлять несоответствия и аномалии в данных ЕГРН. В рамках исследования планируется провести анализ существующих методов проверки данных, разработать алгоритмы машинного обучения, а также оценить эффективность предложенной системы на реальных данных.

Основная идея

Идея разработки системы, основанной на искусственном интеллекте, заключается в создании эффективного инструмента для автоматической проверки достоверности данных в Едином государственном реестре недвижимости (ЕГРН). Система будет использовать алгоритмы машинного обучения для анализа и сопоставления данных, что позволит значительно повысить точность и скорость проверки информации, а также снизить влияние человеческого фактора.

Проблема

В современных условиях существует значительная проблема с достоверностью данных в Едином государственном реестре недвижимости (ЕГРН). Часто встречаются случаи, когда информация оказывается устаревшей, неполной или ошибочной, что может привести к правовым спорам и финансовым потерям. Отсутствие эффективных инструментов для автоматической проверки данных усугубляет эту проблему, увеличивая зависимость от человеческого фактора и вероятность ошибок.

Актуальность

Актуальность данной работы обусловлена необходимостью повышения качества и надежности данных в ЕГРН в условиях стремительного роста объемов информации и требований к ее достоверности. Применение систем, основанных на искусственном интеллекте и алгоритмах машинного обучения, становится важным шагом к автоматизации процесса проверки данных, что позволит значительно сократить время на их обработку и повысить точность результатов.

Задачи

  1. 1. Анализ существующих методов проверки данных в ЕГРН.
  2. 2. Разработка алгоритмов машинного обучения для автоматической проверки достоверности данных.
  3. 3. Создание прототипа системы, способного выявлять несоответствия и аномалии в данных.
  4. 4. Оценка эффективности предложенной системы на реальных данных.

Глава 1. Анализ существующих методов проверки данных

В этой главе был проведен анализ существующих методов проверки данных в ЕГРН. Рассмотрены традиционные подходы, их недостатки и ограничения, которые затрудняют процесс проверки. Обоснована необходимость внедрения новых технологий, таких как искусственный интеллект, для повышения эффективности проверки данных. Также выделены основные проблемы, требующие решения для улучшения качества данных. В итоге, глава подчеркивает важность перехода к современным методам проверки данных, что станет основой для дальнейшего развития системы.

Aaaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaa

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaa aaaaaaaa, aaaaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaa aaaaaaaaaa.

Aaaaaaaaa

Aaa aaaaaaaa aaaaaaaaaa a aaaaaaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaa №125-Aa «Aa aaaaaaa aaa a a», a aaaaa aaaaaaaaaa-aaaaaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa.

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaa aaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaa a aaaaaa aaaa aaaa.

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaaaa aa aaa aaaaaaaaa, a aaa aaaaaaaaaa aaa, a aaaaaaaaaa, aaaaaa aaaaaa a aaaaaa.

Aaaaaa-aaaaaaaaaaa aaaaaa

Aaaaaaaaaa aa aaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a a aaaaaa, aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaaaa.

Aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa

  • Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaa (aaaaaaaaaaaa);
  • Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aa aaaaaa aaaaaa (aaaaaaa, Aaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa);
  • Aaaaaaaa aaa aaaaaaaa, aaaaaaaa (aa 10 a aaaaa 10 aaa) aaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaaaaa;
  • Aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa (aa a aaaaaa a aaaaaaaaa, aaaaaaaaa aaa a a.a.);

🔒

Нравится работа?

Жми «Открыть» — и она твоя!

Глава 2. Разработка алгоритмов машинного обучения

В этой главе была проведена разработка алгоритмов машинного обучения, необходимых для автоматической проверки данных в ЕГРН. Рассмотрены подходящие алгоритмы, а также процесс их обучения и тестирования. Сравнены различные алгоритмы по эффективности, что позволило выделить наиболее результативные из них. Также обсуждалась интеграция алгоритмов в систему, что является ключевым шагом к созданию работающего прототипа. Глава подчеркивает важность правильного выбора и настройки алгоритмов для достижения высоких результатов в проверке данных.

Aaaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaa

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaa aaaaaaaa, aaaaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaa aaaaaaaaaa.

Aaaaaaaaa

Aaa aaaaaaaa aaaaaaaaaa a aaaaaaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaa №125-Aa «Aa aaaaaaa aaa a a», a aaaaa aaaaaaaaaa-aaaaaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa.

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaa aaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaa a aaaaaa aaaa aaaa.

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaaaa aa aaa aaaaaaaaa, a aaa aaaaaaaaaa aaa, a aaaaaaaaaa, aaaaaa aaaaaa a aaaaaa.

Aaaaaa-aaaaaaaaaaa aaaaaa

Aaaaaaaaaa aa aaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a a aaaaaa, aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaaaa.

Aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa

  • Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaa (aaaaaaaaaaaa);
  • Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aa aaaaaa aaaaaa (aaaaaaa, Aaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa);
  • Aaaaaaaa aaa aaaaaaaa, aaaaaaaa (aa 10 a aaaaa 10 aaa) aaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaaaaa;
  • Aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa (aa a aaaaaa a aaaaaaaaa, aaaaaaaaa aaa a a.a.);

🔒

Нравится работа?

Жми «Открыть» — и она твоя!

Глава 3. Создание и оценка прототипа системы

В данной главе был создан и оценен прототип системы для автоматической проверки данных в ЕГРН. Рассмотрены этапы разработки, а также методы оценки эффективности работы системы. Результаты тестирования на реальных данных продемонстрировали, насколько успешно система справляется с поставленными задачами. Обсуждены перспективы дальнейшего развития системы, что открывает новые горизонты для её применения. Глава подводит итог разработке прототипа и его оценке, что является завершающим этапом работы.

Aaaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaa

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaa aaaaaaaa, aaaaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaa aaaaaaaaaa.

Aaaaaaaaa

Aaa aaaaaaaa aaaaaaaaaa a aaaaaaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaa №125-Aa «Aa aaaaaaa aaa a a», a aaaaa aaaaaaaaaa-aaaaaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa.

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaa aaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaa a aaaaaa aaaa aaaa.

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaaaa aa aaa aaaaaaaaa, a aaa aaaaaaaaaa aaa, a aaaaaaaaaa, aaaaaa aaaaaa a aaaaaa.

Aaaaaa-aaaaaaaaaaa aaaaaa

Aaaaaaaaaa aa aaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a a aaaaaa, aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaaaa.

Aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa

  • Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaa (aaaaaaaaaaaa);
  • Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aa aaaaaa aaaaaa (aaaaaaa, Aaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa);
  • Aaaaaaaa aaa aaaaaaaa, aaaaaaaa (aa 10 a aaaaa 10 aaa) aaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaaaaa;
  • Aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa (aa a aaaaaa a aaaaaaaaa, aaaaaaaaa aaa a a.a.);

🔒

Нравится работа?

Жми «Открыть» — и она твоя!

Заключение

Для решения выявленных проблем было предложено разработать систему, использующую алгоритмы машинного обучения для автоматической проверки данных в ЕГРН. Это позволит значительно сократить время на обработку информации и повысить точность результатов. В ходе работы был создан прототип, который успешно справляется с задачами проверки данных и демонстрирует высокую эффективность. Рекомендуется продолжить исследования в области интеграции новых технологий и алгоритмов для дальнейшего улучшения системы. Внедрение такой системы станет важным шагом к повышению надежности данных в ЕГРН.

Aaaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaa

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaa aaaaaaaa, aaaaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaa aaaaaaaaaa.

Aaaaaaaaa

Aaa aaaaaaaa aaaaaaaaaa a aaaaaaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaa №125-Aa «Aa aaaaaaa aaa a a», a aaaaa aaaaaaaaaa-aaaaaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa.

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaa aaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaa a aaaaaa aaaa aaaa.

Aaaaaaaaa

Aaaaaaaaaa aa aaa aaaaaaaaa, a aaa aaaaaaaaaa aaa, a aaaaaaaaaa, aaaaaa aaaaaa a aaaaaa.

Aaaaaa-aaaaaaaaaaa aaaaaa

Aaaaaaaaaa aa aaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a a aaaaaa, aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaaaa.

Aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa

  • Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaa (aaaaaaaaaaaa);
  • Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aa aaaaaa aaaaaa (aaaaaaa, Aaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa);
  • Aaaaaaaa aaa aaaaaaaa, aaaaaaaa (aa 10 a aaaaa 10 aaa) aaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaaaaa;
  • Aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa (aa a aaaaaa a aaaaaaaaa, aaaaaaaaa aaa a a.a.);

🔒

Нравится работа?

Жми «Открыть» — и она твоя!

Ты сможешь получить содержание работы и полный список источников после регистрации в Кампус

Уникальный реферат за 5 минут с актуальными источниками!

  • Укажи тему

  • Проверь содержание

  • Утверди источники

  • Работа готова!

Как написать реферат с Кампус за 5 минут

Шаг 1

Вписываешь тему

От этого нейросеть будет отталкиваться и формировать последующие шаги

Примеры рефератов по информатике

Не только рефераты

  • ИИ для любых учебных целей

    • Научит решать задачи

    • Подберет источники и поможет с написанием учебной работы

    • Исправит ошибки в решении

    • Поможет в подготовке к экзаменам

    Попробовать

  • Библиотека с готовыми решениями

    • Свыше 1 млн. решенных задач

    • Больше 150 предметов

    • Все задачи решены и проверены преподавателями

    • Ежедневно пополняем базу

    Попробовать