Вплив зміни розподілу вхідного набору даних нейронної мережі на її результативність
Ключові слова:
нейронна мережа; датасет; модель; валідація; результативність; класи; машинне навчанняАнотація
Проєкти, які базуються на нейронних мережах, дають можливість автоматизації класу завдань, які раніше вважались недосяжними для комп’ютерів і залежали від розумових здібностей людей. З появою практичного застосування нейронних мереж людство отримало потужний інструмент для полегшення розпізнавання зображень, перекладу текстів та багато інших завдань [2]. Проте незважаючи на те, що нейронні мережі стають все більш поширеними, є ще багато завдань, які потребують подальшого вирішення.
Посилання
Parfenovich D. Нейронні мережі від теорії до практики. URL: https://www.mql5.com/ru/articles/497
Поняття нейромережі. URL: https://termin.in.ua/neyromerezha/
Practical statistics for Data Scientists / П. Брюс, Э. Брюс. O’Really Media Inc., 1005 Gravenstein Highway North, 2018. 304 р.
Джеймс Г. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. Springer New York Heidelberg Dordrecht London. 2017.
