Разработка программного обеспечения на основе машинного обучения для студентов вузов
Бесплатный доступ
В настоящее время достаточно остро стоит вопрос импортозамещения в IT. Вузы, реализующие образовательные программы в указанной сфере, вынуждены искать замену привычным продуктам. Одно из решений данной проблемы - самостоятельная разработка. Целью работы являлось создание программного обеспечения, которое может быть использовано для проведения лабораторных работ по дисциплинам, связанным с изучением алгоритмов машинного обучения. Использовались методы стохастического градиентного спуска, высокоуровневого программирования и сравнительного анализа. Заявленное программное обеспечение было разработано и протестировано; получены положительные результаты, подтверждающие возможность его практического использования.
Стохастический градиентный спуск, искусственный интеллект, машинное обучение, классификация
Короткий адрес: https://sciup.org/140297454
IDR: 140297454
Список литературы Разработка программного обеспечения на основе машинного обучения для студентов вузов
- Никулин, В. Н. Алгоритмы на основе метода стохастического градиентного спуска для рекомендательных систем / В. Н. Никулин, М. Г. Петик // Общество, наука, инновации (НПК - 2015): Всероссийская ежегодная научно-практическая конференция: Сборник материалов: Общеуниверситетская секция, БФ, ХФ, ФСА, ФАМ, ЭТФ, ФАВТ, ФПМТ, ФЭМ, ФГСН, ЮФ, Киров, 13-24 апреля 2015 года / ФГБОУ ВПО "Вятский государственный университет". - Киров: Вятский государственный университет, 2015. - С. 2033-2034.
- Пальмов, С. В. Сравнение классификационных возможностей алгоритмов С4.5 и С5.0 / С. В. Пальмов, А. А. Мифтахова // Инфокоммуникационные технологии. - 2015. - Т. 13, № 4. - С. 467-471.
- Сивак, М. А. Построение робастных нейронных сетей с различными функциями потерь / М. А. Сивак, В. С. Тимофеев // Системы анализа и обработки данных. - 2021. - № 2(82). - С. 67-82.
