<commit_before><div class="row">
    <div class="content col-md-10 offset-md-1">
        <div class="row">
            <div class="custom-carousel col-md-8 offset-md-2">
                <div id="carousel-example-generic" class="carousel slide row" data-ride="carousel">
                    <div class="carousel-inner" role="listbox">
                        <div class="carousel-item active">
                            <img src="assets/img/wanga_r.png" alt="Wanga-R">
                        </div>
                        <div class="carousel-item">
                            <img src="assets/img/wanga_i.png" alt="Wanga-I">
                        </div>
                        <div class="carousel-item">
                            <img src="assets/img/wanga_0.png" alt="Wanga-0">
                        </div>
                        <div class="carousel-item">
                            <img src="assets/img/wanga_n.png" alt="Wanga-N">
                        </div>
                        <div class="carousel-item">
                            <img src="assets/img/zet.png" alt="Zet">
                        </div>
                    </div>
                    <a class="left carousel-control" href="#previous" role="button"
                       data-slide="prev">
                        <span class="icon-prev" aria-hidden="true"></span>
                        <span class="sr-only">Previous</span>
                    </a>
                    <a class="right carousel-control" href="#next" role="button"
                       data-slide="next">
                        <span class="icon-next" aria-hidden="true"></span>
                        <span class="sr-only">Next</span>
                    </a>
                </div>
            </div>
        </div>

        <article>
            <h4>Відновлення пропусків у масивах даних</h4>
            <p>
                Завдання кластеризації даних є важливим елементом загальної проблеми Data Mining, а для її вирішення
                сьогодні існує безліч підходів і алгоритмів від суто інтуїтивних і евристичних до строго
                математичних. Разом з тим, у багатьох задачах Data Mining, включаючи кластеризацію, вихідні таблиці
                даних «об’єкт-властивість» можуть містити порожні клітини (пропуски), інформація в яких з тих чи
                інших причин відсутня. Задачі відновлення таких пропущених спостережень приділялося достатньо уваги,
                при тому більш ефективними в даній ситуації опинилися підходи, що базуються на математичному
                апараті м’яких обчислень (обчислювального інтелекту), і, перш за все, штучних нейронних мережах.
                Разом з тим, відомі підходи до відновлення пропусків і традиційні алгоритми кластеризації
                працездатні лише у випадках, коли вихідна таблиця задана апріорно і число її рядків або стовпців не
                змінюється в процесі обробки. У той же час існує досить широкий клас задач, коли дані надходять на
                обробку послідовно в on-line режимі, при цьому заздалегідь невідомо, який з оброблюваних
                векторів-образів може містити пропуски. При цьому процеси відновлення даних та їх кластеризація
                повинні протікати паралельно та в реальному часі. Традиційний підхід до вирішення таких завдань
                передбачає, що кожне спостереження може відноситися тільки до одного кластеру, хоча більш природною
                видається ситуація, коли оброблюваний вектор ознак з різними рівнями належності може відноситись
                одразу до декількох класів.
            </p>
        </article>
    </div>
</div><commit_msg>micro fix<commit_after><div class="row">
    <div class="content col-md-10 offset-md-1">
        <div class="row">
            <div class="custom-carousel col-md-8 offset-md-2">
                <div id="carousel" class="carousel slide row" data-ride="carousel">
                    <div class="carousel-inner" role="listbox">
                        <div class="carousel-item active">
                            <img src="assets/img/wanga_r.png" alt="Wanga-R">
                        </div>
                        <div class="carousel-item">
                            <img src="assets/img/wanga_i.png" alt="Wanga-I">
                        </div>
                        <div class="carousel-item">
                            <img src="assets/img/wanga_0.png" alt="Wanga-0">
                        </div>
                        <div class="carousel-item">
                            <img src="assets/img/wanga_n.png" alt="Wanga-N">
                        </div>
                        <div class="carousel-item">
                            <img src="assets/img/zet.png" alt="Zet">
                        </div>
                    </div>
                    <a class="left carousel-control" href="#carousel" role="button"
                       data-slide="prev">
                        <span class="icon-prev" aria-hidden="true"></span>
                        <span class="sr-only">Previous</span>
                    </a>
                    <a class="right carousel-control" href="#carousel" role="button"
                       data-slide="next">
                        <span class="icon-next" aria-hidden="true"></span>
                        <span class="sr-only">Next</span>
                    </a>
                </div>
            </div>
        </div>

        <article>
            <h4>Відновлення пропусків у масивах даних</h4>
            <p>
                Завдання кластеризації даних є важливим елементом загальної проблеми Data Mining, а для її вирішення
                сьогодні існує безліч підходів і алгоритмів від суто інтуїтивних і евристичних до строго
                математичних. Разом з тим, у багатьох задачах Data Mining, включаючи кластеризацію, вихідні таблиці
                даних «об’єкт-властивість» можуть містити порожні клітини (пропуски), інформація в яких з тих чи
                інших причин відсутня. Задачі відновлення таких пропущених спостережень приділялося достатньо уваги,
                при тому більш ефективними в даній ситуації опинилися підходи, що базуються на математичному
                апараті м’яких обчислень (обчислювального інтелекту), і, перш за все, штучних нейронних мережах.
                Разом з тим, відомі підходи до відновлення пропусків і традиційні алгоритми кластеризації
                працездатні лише у випадках, коли вихідна таблиця задана апріорно і число її рядків або стовпців не
                змінюється в процесі обробки. У той же час існує досить широкий клас задач, коли дані надходять на
                обробку послідовно в on-line режимі, при цьому заздалегідь невідомо, який з оброблюваних
                векторів-образів може містити пропуски. При цьому процеси відновлення даних та їх кластеризація
                повинні протікати паралельно та в реальному часі. Традиційний підхід до вирішення таких завдань
                передбачає, що кожне спостереження може відноситися тільки до одного кластеру, хоча більш природною
                видається ситуація, коли оброблюваний вектор ознак з різними рівнями належності може відноситись
                одразу до декількох класів.
            </p>
        </article>
    </div>
</div>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.08483360611020185, 'fraction_numerical': 0.0024549918166939444, 'mean_word_length': 1.6226752503576538, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 93, '<?xml version=': 0, '>': 93, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'dir': 'git-commits-cleaned', 'id': '2452539', 'n_tokens_mistral': 2336, 'n_tokens_neox': 2736, 'n_words': 586}