Bibliographic Details
| Title: |
САМООБУЧЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, БАЗОВЫЕ ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТ НА ПРОСТОМ ПРИМЕРЕ |
| Publisher Information: |
Zenodo, 2023. |
| Publication Year: |
2023 |
| Subject Terms: |
валидация модели, интеллектуальные системы, стабильные алгоритмы, машинное обучение, переобучение, набор данных MNIS, Искусственный интеллект, автономная навигация, вероятные метрики, нейронные сети, глубокое обучение, самообучение, базовые принципы, гиперпараметры |
| Description: |
Статья представляет всесторонний обзор современных концепций, методов и важности самообучения для развития ИИ. Начиная с определения и технических аспектов самообучения, статья проходит через основные преимущества и вызовы этого подхода, обращая внимание на эффективные стратегии управления ограничениями. Также проводим исследование, которая освещает базовые принципы работы нейронной сети. Результаты обучения модели отображены в изменении точности на обучающих и тестовых данных в каждой эпохе, что позволяет оценить производительность модели и выявить требуемые улучшения для повышения её эффективности. |
| Document Type: |
Article |
| Language: |
English |
| DOI: |
10.5281/zenodo.10338385 |
| Rights: |
CC BY |
| Accession Number: |
edsair.doi...........cbd13d2ce4fa122d5db8acbbefd21aea |
| Database: |
OpenAIRE |