МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Аннотация
Машинное обучение растет с каждым днем благодаря широкому спектру приложений. От анализа трафика до автомобилей с автоматическим управлением многие задачи переходят на автомобили с самообучением. Теперь на пересечении второго и третьего уровней машинного обучения, темп изменений в мире с помощью этой технологии растет с каждым днем.
Ключевые слова
Список литературы
1. Abdi tf, Williams L.J. Principal Component Analysis//Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2010, vol. 2, no. 4. – P. 433-459.
2. Ackley D. H., Hinton G. E,, Sejnowski T. J. A Learning Algorithm for Boltzmann Machines // Connectionist Models and Their Implications: Readings from Cognitive Science / Norwood, NJ, USA: Ablex Publishing Corp., 1988. - P. 285-307.
3. Addressing the Rare Word Problem in Neural Machine Translation/T. Luong et al. //Proc. 53rd ACL and the 7th IJCNLP, Vol. 1: Long Papers, Beijing, China: ACL, 2015. – P. 11-19.
4. Adversarial Autoencoders / A. Makhzani et al. // arXiv, 2015. http://arxiv.org/abs/1511.05644.
5. Aggarwal С. C., Reddy С. K. Data Clustering: Algorithms and Applications, Chapman and Hall/ CRC, 2013. 6. Antipov G.y Baccouche М., DugelayJ. Face Aging With Conditional Generative Adversarial Networks //arXiv, 2017. http://arxiv.org/abs/1702.01983.
Рецензия
Для цитирования:
Жунусова А.Ж. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ. Вестник Казахстанско-Британского технического университета. 2020;17(4):150-154.
For citation:
Zhunussova A. MACHINE LEARNING. Herald of the Kazakh-British Technical University. 2020;17(4):150-154. (In Kazakh)
Просмотров:
353
Послать статью по эл. почте 