Логотип репозиторію
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Српски
  • Yкраї́нська
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь. Забули пароль?
Логотип репозиторію
  • Фонди та зібрання
  • Пошук за критеріями
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Српски
  • Yкраї́нська
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь. Забули пароль?
  1. Головна
  2. Переглянути за автором

Перегляд за Автор "Vyshniak Mykhailo Y."

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
  • Вантажиться...
    Ескіз
    Документ
    Огляд технологій автоматичного машинного навчання для систем з обробки природної мови
    (2025) Вишняк М. Ю.; Пироженко М. Ю.; Vyshniak Mykhailo Y.; Pyrozhenko Mykhailo Y.
    Побудова високоякісних систем штучного інтелекту залежить від знань експертів з машинного навчання та потребує великого обсягу роботи, що перешкоджає широкому застосуванню цих технологій в різних галузях діяльності людини. В цій роботі розглядаються сучасні підходи та системи автоматичного машинного навчання. Інструменти автоматичного машинного навчання спрощують процес збору даних, розробки функцій, створення та оцінки моделей, а тому полегшують впровадження систем штучного інтелекту, зокрема систем в галузі обробки природної мови. Також наводяться особливості застосування технологій машинного навчання щодо різних задач з обробки природньої мови. Мета. Аналіз стану розвитку методологічної бази розробки систем штучного інтелекту та систем автоматичного машинного навчання, зокрема, для побудови систем обробки природної мови. Методика. Дослідження проводилось з використанням системного підходу, методів абстрагування, системного аналізу, порівняння та синтезу. Результати. Нами розглянуті етапи ствонення систем штучного інтелекту та підходи, що застосовуються при побудові систем з застосуванням технології автоматичного машинного навчання. В результаті проведеної роботи представлено огляд підходів та систем автоматичного машинного навчання. Наукова новизна. Було вирішено актуальне наукове завдання, що полягає в огляді сучасних систем та підходів автоматичного машинного навчання. Практична значимість. Полягає в можливості застосування наукових положень та висновків дослідження для розробки та впровадження систем штучного інтелекту; у процесі викладання дисциплін з обробки природних мов у вищих навчальних закладах; під час написання посібників з обробки природних мов; під час проведення прикладних досліджень.

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Налаштування куків
  • Угода користувача
  • Надіслати відгук