Попков, Ю. С. Рандомизированное машинное обучение [] / Ю. С. Попков, Ю. А. Дубнов, А. Ю. Попков // Математика, ее приложения и математическое образование (МПМО17) : материалы 6 международной конференции (г. Улан-Удэ, Байкал, 26 июня – 1 июля 2017 г.) / науч. ред. А. Д. Мижидон ; отв. ред. Л. И. Назарова. - Улан-Удэ, 2017. - С. 308-311. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-89230-953-0 Рубрики: Вычислительная техника--Прикладные информационные технологии Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- прикладные информационные технологии -- энтропия -- функциональное программирование -- рандомизация -- рандомизированные параметризованные модели Аннотация: Предлагается новая концепция машинного обучения, названная рандомизированным машинным обучением (РМО). Формулируется процедура алгоритм РМО в терминах функционального энтропийно-линейного программирования. Получены условия оптимальности. Перейти к внешнему ресурсу: полный текст Доп.точки доступа: Мижидон, А. Д. \науч. ред.\; Назарова, Л. И. \отв. ред.\; Дубнов, Ю. А.; Попков, А. Ю. |
Груздев, А. С. Проект системы автоматизированного проектирования технологических процессов изготовления деталей авиационной техники [] / А. С. Груздев // VIII Международная конференция "Проблемы механики современных машин", посвященная 60-летию ВСГУТУ : сборник статей / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; отв. ред. Л. А. Бохоева. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2022. - С. 346-353. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907599-05-5
Рубрики: Машиностроение--Авиастроение--Детали машин Кл.слова (ненормированные): Проблемы механики современных машин -- детали машин -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- глубокое обучение -- Груздев, А. С. -- Бохоева, Л. А. Аннотация: Разработан проект системы автоматизированного проектирования технологических процессов изготовления деталей авиационной техники с использованием математических алгоритмов глубокого обучения (искусственных нейронных сетей). В статье были описаны основные модули проектируемой системы, описаны принципы работы и предполагаемая архитектура каждого модуля проектируемой системы. Описан метод декомпозиции и способы преобразования 3D моделей детали в формат, подходящий для работы искусственным нейронным сетям. Рассмотрена применимость рекуррентных нейронных сетей и их модификаций для решения задачи генерирования последовательности технологических операций. Рассмотрены пути решения проблемы оптимизации созданного технологического процесса в контексте решаемой задачи. По результатам анализа предложен дополненный проект разрабатываемой системы. Сделаны предположения о возможности применения рассматриваемой системы для проектирования технологических процессов изготовления не авиационных деталей, технологических процессов сборки. Перейти к внешнему ресурсу: полный текст Доп.точки доступа: Бохоева, Л. А. \отв. ред.\ |
Евдокимова, И. С. Разработка нейросетевой модели классификации текстовых обращений граждан в службу поддержки [] / И. С. Евдокимова, И. В. Гармаева, П. А. Бадмаев // VIII Международная конференция "Проблемы механики современных машин", посвященная 60-летию ВСГУТУ : сборник статей / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; отв. ред. Л. А. Бохоева. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2022. - С. 609-617. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907599-05-5
Рубрики: Вычислительная техника--Искусственный интеллект Кл.слова (ненормированные): Проблемы механики современных машин -- искусственный интеллект -- классификация текстов -- нейронные сети -- обработка естественных языков -- машинное обучение -- служба технической поддержки -- Евдокимова, И. С. -- Гармаева, И. В. -- Бадмаев, П. А. -- Бохоева, Л. А. -- ВСГУТУ Аннотация: В статье описывается разработка нейросетевой модели классификации текстовых сообщений в службу технической поддержки для автоматического выявления темы запроса. Сравниваются показатели классификации текстовых данных тремя нейронными сетями: одномерной сверточной и рекуррентными LSTM и GRU. Также проводится исследование результатов вывода вопросно-ответной системы с учетом разработанного классификатора и без него. Перейти к внешнему ресурсу: полный текст Доп.точки доступа: Бохоева, Л. А. \отв. ред.\; Гармаева, И. В.; Бадмаев, П. А. |
Чимитова, Е. Г. Управление интеллектуальным агентом в условиях неполной информации [] / Е. Г. Чимитова, А. С. Аюшеев // VIII Международная конференция "Проблемы механики современных машин", посвященная 60-летию ВСГУТУ : сборник статей / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; отв. ред. Л. А. Бохоева. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2022. - С. 640-643. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907599-05-5
Рубрики: Вычислительная техника--Искусственный интеллект Кл.слова (ненормированные): Проблемы механики современных машин -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронные сети -- марковские процессы принятия решений -- Чимитова, Е. Г. -- Аюшеев, А. С. -- Бохоева, Л. А. -- ВСГУТУ Аннотация: В статье рассмотрены вопросы разработки управления интеллектуальным агентом в условиях неполной информации. Реализовано машинное обучение. Для этого выбран тип агента, тип обучения, разработана модель системы управления агентом в условиях неопределенности, также выбрана среда агента. Проведены вычислительные эксперименты на языке Python. Перейти к внешнему ресурсу: полный текст Доп.точки доступа: Бохоева, Л. А. \отв. ред.\; Аюшеев, А. С. |