2023669469_ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ СМЕЩЕНИЯ ДИСПЕРСИИ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ТОЧНОСТИ БАЗОВОЙ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
искусственный интеллект машинное обучение
Изменение смещения – одного из наиболее важных показателей статистического критерия
выборки данных может привести к снижению точности модели машинного обучения. Этот
нежелательный эффект возникает из-за того, что новые данные предметной области могут
поступать в модель неравномерно, неправильно или иметь шум. Стабилизацию показателя
смещения можно достичь на основе построения второй интеллектуальной модели, которая
полностью нивелирует смещение дисперсии в базовом алгоритме машинного обучения.
Разработанная модель стабилизации показателя дисперсии достигает значения точности в 75%
на наиболее сложных выборках предметно-областных данных.
Программа предназначена для обработки больших данных, автоматизации технологии на базе прикладного искусственного интеллекта.
Роман
Майтак
Вячеславович
научный сотрудник
Отсутствует
Отсутствует
JMQ-9434-2023
58567479500
1126538
0009-0009-4353-6925
РОССИЯ
Олег
Останин
Александрович
Руководитель научно-информационного центра
РОССИЯ
28.23.37
Нейронные сети
28.23.39
Интеллектуальные базы знаний
28.23.25
Модели и системы обучения
02.11.IK
ENGINEERING, MANUFACTURING
Роман
Майтак
Вячеславович
РОССИЯ
ФГБОУ ВО "КУЗБАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Т.Ф. ГОРБАЧЕВА" КУЗБАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Т.Ф. ГОРБАЧЕВА КУЗГТУ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КУЗБАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Т.Ф. ГОРБАЧЕВА"
1024200708069
АЛЕКСЕЙ
ЯКОВЛЕВ
НИКОЛАЕВИЧ
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения