Полное описание

Исмагулов, М. Е. Абстрагирование данных в контексте машинного обучения: методы, применения и перспективы / М. Е. Исмагулов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2024) = Informational technologies and mathematical modelling (ITMM-2024) : материалы XXIII Международной конференции имени А. Ф. Терпугова, 20-26 октября 2024 г. / Национальный исследовательский Томский государственный университет, Каршинский государственный университет [и др.]. - Томск : Изд-во Томского гос. ун-та, 2024. - P. 600-605. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-907890-08-4.

ГРНТИ	УДК
28.23.25	004.85

Рубрики:
Машинное обучение -- Применение

Кл.слова (ненормированные): ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -- ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ -- ИНТЕРПРЕТАЦИИ -- МОДЕЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ -- АБСТРАГИРОВАНИЕ -- КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ДАННЫХ -- АВТОЭНКОДЕРЫ
Аннотация: В данной обзорной статье рассматривается стратегия абстрагирования данных, какой смысл она несет в контексте машинного обучения и мультимодальной обработке данных, рассматриваются методы, подходы и алгоритмы, а также какие положительные эффекты несет в себе эта стратегия. В работе рассматриваются теоретические основы абстрагирования, её связь с теорией информации. Особое внимание уделяется различным методам абстрагирования, включая выделение признаков, понижение размерности, кластеризации и использованию автоэнкодеров. Статья исследует применение этих методов в ключевых областях машинного обучения, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и т. д.
Доп. точки доступа:
Национальный исследовательский Томский государственный университет
Каршинский государственный университет(Узбекистан)


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -099283-640555)

Шифр в сводном ЭК: bdacf664d97733850cb468151320818d

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽