TY  - BOOK
AU  - Рабчевский А.Н.
TI  - Синтетические данные и развитие нейросетевых технологий: учебное пособие
SN  - 978-5-534-17716-9
PY  - 2023///
CY  - Москва
PB  - Юрайт
KW  - Информатика
KW  - Технические науки и информационные технологии
KW  - Нейросети
KW  - Генетические алгоритмы и нейросети
KW  - Нейросетевые технологии
KW  - Нейросетевые технологии обработки информации
KW  - Инженерия знаний и нейросети
KW  - Нейросетевые технологии автоматизации и управления
KW  - Современные нейросетевые технологии
KW  - Нейросетевые методы обработки информации
KW  - Нейросетевые технологии информационных систем
KW  - Нейросетевые системы управления
KW  - Нейросетевые методы и технологии в финансовом анализе
KW  - Нейросетевые алгоритмы обработки данных
KW  - Нейросетевые технологии в управлении
KW  - Нейросетевые системы
KW  - Нейросетевые модели функций нервной системы
KW  - Нейросетевые технологии и искусственный интеллект в образовании
KW  - Нейрокомпьютеры и нейросетевые регуляторы
KW  - Обработка больших данных с помощью нейросетевых технологий
KW  - Нейросетевые технологии и робастная оптимизация в задачах аэродинамики
KW  - Нейросети в задачах цифрового анализа данных
KW  - Нейросетевые технологии и их применение в информационных системах
KW  - Интеллектуальные системы и нейросетевые технологии
KW  - Нейросетевые модели и алгоритмы
KW  - Алгоритмы нейросетевой обработки данных
KW  - Нечеткая логика и нейросети
KW  - Технологии нейросетевых вычислений
KW  - Нейросетевые технологии в АСУТП
KW  - Моделирование нейросетевых и нечетких систем управления
N1  - URL: https://urait.ru/bcode/533606 (дата обращения: 31.01.2024)
N2  - 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
UR  - https://urait.ru/bcode/533606
UR  - https://urait.ru/book/cover/D618105E-816A-4D14-9379-B59C9F339912
ER  -