Перейти к содержимому 
База данных: ЭБС Юрайт
Страница 1, Результатов: 1
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Рабчевский, Андрей Николаевич.
Синтетические данные и развитие нейросетевых технологий [Электронный ресурс] : учебное пособие для вузов / А. Н. Рабчевский. - Электрон. дан.col. - Москва : Юрайт, 2024. - 187 с. - (Высшее образование). - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей . - ISBN 978-5-534-17716-9
URL: https://urait.ru/bcode/545036 (дата обращения: 12.03.2024).
ББК 16.632я73
Кл.слова (ненормированные):
Информатика -- Технические науки и информационные технологии -- Нейросети -- Генетические алгоритмы и нейросети -- Нейросетевые технологии -- Нейросетевые технологии обработки информации -- Инженерия знаний и нейросети -- Нейросетевые технологии автоматизации и управления -- Современные нейросетевые технологии -- Нейросетевые методы обработки информации -- Нейросетевые технологии информационных систем -- Нейросетевые системы управления -- Нейросетевые методы и технологии в финансовом анализе -- Нейросетевые алгоритмы обработки данных -- Нейросетевые технологии в управлении -- Нейросетевые системы -- Нейросетевые модели функций нервной системы -- Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в образовании -- Нейрокомпьютеры и нейросетевые регуляторы -- Обработка больших данных с помощью нейросетевых технологий -- Нейросетевые технологии и робастная оптимизация в задачах аэродинамики -- Нейросети в задачах цифрового анализа данных -- Нейросетевые технологии и их применение в информационных системах -- Интеллектуальные системы и нейросетевые технологии -- Нейросетевые модели и алгоритмы -- Алгоритмы нейросетевой обработки данных -- Нечеткая логика и нейросети -- Технологии нейросетевых вычислений -- Нейросетевые технологии в АСУТП -- Моделирование нейросетевых и нечетких систем управления
Аннотация: Курс знакомит с достижениями в области генерации и использования синтетических данных, которые все чаще используются для обучения современных нейросетевых моделей. В нем представлено описание области применения синтетических данных, показано, как синтетические данные могут помочь в улучшении нейросетевых моделей, описаны современные методы генерации синтетических данных. Поскольку в настоящее время уже сформировалась целая индустрия по производству синтетических данных, представлены ведущие технологические платформы синтеза данных и готовые датасеты для различных предметных областей. Отдельное внимание уделено качеству синтетических данных, тому, насколько адекватно они отражают исследуемые предметные области и в какой мере можно им доверять. Для студентов инженерно-технических направлений, изучающих современный анализ данных и искусственный интеллект, а также для специалистов в области нейросетевых технологий.
Рабчевский, Андрей Николаевич.
Синтетические данные и развитие нейросетевых технологий [Электронный ресурс] : учебное пособие для вузов / А. Н. Рабчевский. - Электрон. дан.col. - Москва : Юрайт, 2024. - 187 с. - (Высшее образование). - Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей . - ISBN 978-5-534-17716-9
URL: https://urait.ru/bcode/545036 (дата обращения: 12.03.2024).
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
Информатика -- Технические науки и информационные технологии -- Нейросети -- Генетические алгоритмы и нейросети -- Нейросетевые технологии -- Нейросетевые технологии обработки информации -- Инженерия знаний и нейросети -- Нейросетевые технологии автоматизации и управления -- Современные нейросетевые технологии -- Нейросетевые методы обработки информации -- Нейросетевые технологии информационных систем -- Нейросетевые системы управления -- Нейросетевые методы и технологии в финансовом анализе -- Нейросетевые алгоритмы обработки данных -- Нейросетевые технологии в управлении -- Нейросетевые системы -- Нейросетевые модели функций нервной системы -- Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в образовании -- Нейрокомпьютеры и нейросетевые регуляторы -- Обработка больших данных с помощью нейросетевых технологий -- Нейросетевые технологии и робастная оптимизация в задачах аэродинамики -- Нейросети в задачах цифрового анализа данных -- Нейросетевые технологии и их применение в информационных системах -- Интеллектуальные системы и нейросетевые технологии -- Нейросетевые модели и алгоритмы -- Алгоритмы нейросетевой обработки данных -- Нечеткая логика и нейросети -- Технологии нейросетевых вычислений -- Нейросетевые технологии в АСУТП -- Моделирование нейросетевых и нечетких систем управления
Аннотация: Курс знакомит с достижениями в области генерации и использования синтетических данных, которые все чаще используются для обучения современных нейросетевых моделей. В нем представлено описание области применения синтетических данных, показано, как синтетические данные могут помочь в улучшении нейросетевых моделей, описаны современные методы генерации синтетических данных. Поскольку в настоящее время уже сформировалась целая индустрия по производству синтетических данных, представлены ведущие технологические платформы синтеза данных и готовые датасеты для различных предметных областей. Отдельное внимание уделено качеству синтетических данных, тому, насколько адекватно они отражают исследуемые предметные области и в какой мере можно им доверять. Для студентов инженерно-технических направлений, изучающих современный анализ данных и искусственный интеллект, а также для специалистов в области нейросетевых технологий.
Страница 1, Результатов: 1