Academic Journal

САМООБУЧЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, БАЗОВЫЕ ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТ НА ПРОСТОМ ПРИМЕРЕ

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
Be the first to leave a comment!
You must be logged in first