Вплив зміни розподілу вхідного набору даних нейронної мережі на її результативність

Authors

  • В. Є. Бушменьов Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • Н. А. Потапова Донецький національний університет імені Василя Стуса

Keywords:

нейронна мережа; датасет; модель; валідація; результативність; класи; машинне навчання

Abstract

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.

Author Biographies

В. Є. Бушменьов , Донецький національний університет імені Василя Стуса

здобувач вищої освіти

Н. А. Потапова , Донецький національний університет імені Василя Стуса

канд. екон. наук, доцент кафедри інформаційних технологій

References

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.

Published

2024-01-03

How to Cite

[1]
Бушменьов , В.Є. and Потапова , Н.А. 2024. Вплив зміни розподілу вхідного набору даних нейронної мережі на її результативність. Прикладні аспекти сучасних міждисциплінарних досліджень. (Jan. 2024), 129-131.

Issue

Section

Секція 3. Прикладні інформаційні технології, інформаційна безпека