1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
ОБЗОР МЕТОДОВ ИСПОСОБОВ ОБУЧЕНИЯАЛГОРИТМОВИСКУССТВЕННОГОИНТЕЛЛЕКТА : доклад,тезисы доклада Скороход В. В.2021 год

ОБЗОР МЕТОДОВ И СПОСОБОВ ОБУЧЕНИЯ АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА : доклад, тезисы доклада
доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Дополнительные ссылки: eLibrary · Источник статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ
Библиографическое описание: ОБЗОР МЕТОДОВ И СПОСОБОВ ОБУЧЕНИЯ АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА : доклад, тезисы доклада / В. В. Скороход. - [Б. м. : б. и.], 2021. - Текст : непосредственный // АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ АВИАЦИИ И КОСМОНАВТИКИ : Сборник материалов VII Международной научно-практической конференции, посвященной Дню космонавтики: в 3 томах / Под общей редакцией Ю. Ю. Логинова ; АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ АВИАЦИИ И КОСМОНАВТИКИ (2021 ; 12.04 - 16.04 ; Красноярск). - Красноярск : Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева", 2021. - 2. - С. 188-190. Перевод заглавия: AN OVERVIEW OF LEARNING METHODS OF THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE ALGORITHMS
Аннотация: В настоящем докладе содержится общее введение в методы настройки (обучения)алгоритмов и моделей машинного обучения. Обсуждение включает в себя рассмотрение использования различных типов и количество данных для процесса обучения. Также представлены сценарии типов процедур обучения.
This report provides a general introduction to methods for configuring (learning) machinelearning algorithms and models. The discussion includes consideration of the use of different types and amounts of data for the learningprocess. Scenarios of the typesof training procedures are alsopresented.
Год издания: 2021
Авторы: Скороход В. В.
Издательство: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск
Выпуск: 2
Мероприятие: АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ АВИАЦИИ И КОСМОНАВТИКИ (Красноярск, 2021 ; 12.04 - 16.04)
Номера страниц: 188-190
Держатель оригинала документа: Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Похожие публикации

ОБЗОР АЛГОРИТМОВ СЧАСТИЧНЫМПРИВЛЕЧЕНИЕМ УЧИТЕЛЯ Скороход Алина Владимировна2021 год

ОБЗОР АЛГОРИТМОВ С ЧАСТИЧНЫМ ПРИВЛЕЧЕНИЕМ УЧИТЕЛЯ : доклад, тезисы доклада

  • Скороход Алина Владимировна
  • 2021 год
ПРИМЕНЕНИЕГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА ДЛЯПОВЫШЕНИЯЭФФЕКТИВНОСТИСЛУЧАЙНОГО АЛГОРИТМАСОВМЕСТНОГО ОБУЧЕНИЯ Скороход Алина Владимировна2022 год

ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЛУЧАЙНОГО АЛГОРИТМА… : доклад, тезисы доклада

  • Скороход Алина Владимировна
  • 2022 год
ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВАЛГОРИТМА СОВМЕСТНОГООБУЧЕНИЯ ПРИ РЕШЕНИИЗАДАЧ С ДИСБАЛАНСОМКЛАССОВ Скороход Алина Владимировна2022 год

ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ АЛГОРИТМА СОВМЕСТНОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ С ДИСБАЛАНСОМ КЛАССОВ : доклад, тезисы доклада

  • Скороход Алина Владимировна
  • 2022 год
ВВЕДЕНИЕ В ГЛУБИННЫЕНЕЙРОННЫЕ СЕТИ Скороход А. В.Гордиенко М. В.2020 год

ВВЕДЕНИЕ В ГЛУБИННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ : доклад, тезисы доклада

  • Скороход А. В. и др.
  • 2020 год
ИССЛЕДОВАНИЕЭФФЕКТИВНОСТИАЛГОРИТМА С ЧАСТИЧНЫМПРИВЛЕЧЕНИЕМ УЧИТЕЛЯПРИ КЛАССИФИКАЦИИИЗОБРАЖЕНИЙ Скороход Алина Владимировна2021 год

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМА С ЧАСТИЧНЫМ ПРИВЛЕЧЕНИЕМ УЧИТЕЛЯ ПРИ КЛАССИФИКАЦИИ… : доклад, тезисы доклада

  • Скороход Алина Владимировна
  • 2021 год
ИССЛЕДОВАНИЕЭФФЕКТИВНОСТИВВЕДЕНИЯГИПЕРПАРАМЕТРА ДЛЯε-ЖАДНОЙ СТРАТЕГИИМАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ СПОДКРЕПЛЕНИЕМ Калинин Д. А.Липинский Л. В.2022 год

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВВЕДЕНИЯ ГИПЕРПАРАМЕТРА ДЛЯ ε-ЖАДНОЙ СТРАТЕГИИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ… : доклад, тезисы доклада

  • Калинин Д. А. и др.
  • 2022 год
О ПРИМЕНЕНИИГЕНЕТИЧЕСКИХАЛГОРИТМОВ ДЛЯПОЛУАВТОМАТИЧЕСКОГООБУЧЕНИЯ Семенкина М.Е.2017 год

О ПРИМЕНЕНИИ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ПОЛУАВТОМАТИЧЕСКОГО ОБУЧЕНИЯ : научное издание

  • Семенкина М.Е.
  • 2017 год
INTRODUCTION TONEURAL NETWORKS Skorokhod A.V.2020 год

INTRODUCTION TO NEURAL NETWORKS : научное издание

  • Skorokhod A.V.
  • 2020 год

Показать ещё

Регрессионные моделимашинного обучения Кемельбаева А.Р.2023 год

Регрессионные модели машинного обучения : доклад, тезисы доклада

  • Кемельбаева А.Р.
  • 2023 год
МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДАГЕНЕРАЦИИ НЕЧЕТКИХПРАВИЛ ДЛЯ АЛГОРИТМАМАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ НАНЕЧЕТКОЙ ЛОГИКЕ Плешкова Т. С.2022 год

МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА ГЕНЕРАЦИИ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ ДЛЯ АЛГОРИТМА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ НА НЕЧЕТКОЙ… : доклад, тезисы доклада

  • Плешкова Т. С.
  • 2022 год
СРАВНЕНИЕ СПОСОБОВКОДИРОВАНИЯ ВГЕНЕТИЧЕСКОМАЛГОРИТМЕ ДЛЯ ЗАДАЧОПТИМИЗАЦИИТРАЕКТОРИИКОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА Дзензура И.М.Парфиров А.В.Становов В.В.2024 год

СРАВНЕНИЕ СПОСОБОВ КОДИРОВАНИЯ В ГЕНЕТИЧЕСКОМ АЛГОРИТМЕ ДЛЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ ТРАЕКТОРИИ КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА :…

  • Дзензура И.М. и др.
  • 2024 год
ОБЗОР БАЗОВЫХАЛГОРИТМОВКЛАССИФИКАЦИИ ВЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯИЗОБРАЖЕНИЙ АНАЛИЗОВМОКРОТЫ, ОКРАШЕННОЙПО МЕТОДУ ЦИЛЯ… Шеломенцева Инга Георгиевна2017 год

ОБЗОР БАЗОВЫХ АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ В ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ АНАЛИЗОВ МОКРОТЫ,… : доклад, тезисы доклада

  • Шеломенцева Инга Георгиевна
  • 2017 год
ОБЗОР МЕТОДОВУПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМАМИМАССОВОГООБСЛУЖИВАНИЯ Маркелов М. М.Шугалей А. П.2020 год

ОБЗОР МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМАМИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ : доклад, тезисы доклада

  • Маркелов М. М. и др.
  • 2020 год

Hands-on reinforcement learning for games: implementing self-learning agents in games using artificial… : учебник

  • Lanham Micheal
  • 2020 год
ОПТИМИЗАЦИЯ ПЛАНОВКООРДИНАЦИЙ ДЛЯСВЕТОФОРНЫХ ОБЪЕКТОВУЧАСТКА ДОРОЖНОЙ СЕТИ Тисленко Т. И.Семенова Д. В.Сергеева Н. А.2022 год

ОПТИМИЗАЦИЯ ПЛАНОВ КООРДИНАЦИЙ ДЛЯ СВЕТОФОРНЫХ ОБЪЕКТОВ УЧАСТКА ДОРОЖНОЙ СЕТИ : доклад, тезисы доклада

  • Тисленко Т. И. и др.
  • 2022 год

Методы и алгоритмы искусственного интеллекта : учебник для вузов

  • Антохина Ю. А. и др.
  • 2025 год