Физически информированное машинное обучение

Физически информированное машинное обучение

Библиографическая информация
Опубликовано в: :	Инноватика-2024 : сборник материалов XX Международной школы-конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 25-27 апреля 2024 г., г. Томск, Россия С. 620-621
Главный автор:	Берцун, Артемий Николаевич
Другие авторы:	Клестов, Семен Александрович, Кузнецов, Денис Николаевич
Формат:	Статья в сборнике
Язык:	Russian
Предметы:	машинное обучение физически информированное машинное обучение обнаружение дефектов статьи в сборниках
Online-ссылка:	http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001150157

Похожие документы

Интерпретируемое машинное обучение на Python научитесь создавать интерпретируемые высокопроизводительные модели на практических примерах из реальной жизни : пер. с англ.
по: Масис, Серг
Публикация: (2023)

Вероятностное машинное обучение введение
по: Мэрфи, Кэвин Патрик
Публикация: (2023)

Обнаружение аномалий технологических сигналов с использованием ансамбля классификаторов и вейвлет-преобразований
по: Мурзагулов, Дамир Альбертович

Рандомизированное машинное обучение при ограниченных объемах данных. От эмпирической вероятности к энтропийной рандомизации [монография]
по: Попков, Юрий Соломонович 1937-
Публикация: (2019)

Python и машинное обучение машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow : пер. с англ.
по: Рашка, Себастьян
Публикация: (2019)

Машинное обучение с использованием Python сборник рецептов : [практические решения от предобработки до глубокого обучения] : пер. с англ.
по: Элбон, Крис
Публикация: (2022)

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных
по: Флах, Петер
Публикация: (2015)

Введение в машинное обучение с помощью Python руководство для специалистов по работе с данными
по: Мюллер, Андреас
Публикация: (2019)

Обнаружение аномалий в составных объектах в формате JSON
по: Шляхтина, Елена Анатольевна

Инженерия машинного обучения
по: Бурков, Андрей
Публикация: (2022)

Drone audio signature detection using machine learning
по: Solís Romeu, Edgar

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования : пер. с англ.
по: Келлехер, Джон Д
Публикация: (2019)

Создание приложений машинного обучения от идеи к продукту
по: Амейзен, Эммануэль
Публикация: (2023)

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python
по: Пател, Анкур А.
Публикация: (2020)

Detecting depression from text: A gender based comparative approach using machine learning and BERT embeddings
по: Firoz, N.

Машинное обучение: новый искусственный интеллект [пер. с англ.]
по: Алпайдин, Этем
Публикация: (2017)

Разработка критерия качества классификаторов и методов статистической и динамической классификации: автореферат диссертации ... кандидата технических наук: 2.3.1/
по: Гурина, А. О. Анастасия Олеговна
Публикация: (2022)

Обучение с подкреплением для реальных задач. Инженерный подход [для аналитиков данных и специалистов по искусственному интеллекту] : пер. с англ.
по: Уиндер, Фил
Публикация: (2023)

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем : пер. с англ.
по: Жерон, Орельен
Публикация: (2019)

Машинное обучение: новый искусственный интеллект пер. с англ.
по: Алпайдин, Этем
Публикация: (2017)

Информированное добровольное согласие на медицинское вмешательство как средство доказывания
по: Солодянкина, Валентина Сергеевна

Математические основы машинного обучения и прогнозирования
по: Вьюгин, Владимир Вячеславович
Публикация: (2018)

Глубокое обучение с R и Keras Франсуа Шолле ; при участии Томаша Калиновски и Дж. Дж. Аллера ; пер. с англ. В. С. Яценкова
по: Шолле, Франсуа
Публикация: (2023)

Анализ нейронных сетей в телемедицине
по: Кузнецов, Денис Николаевич

Машинное обучение. Паттерны проектирования
по: Лакшманан, Валиаппа
Публикация: (2022)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук спец. 05.13.01
по: Данилов, В. В. специалист в области информатики и вычислительной техники инженер Томского политехнического университета 1989-
Публикация: (2020)

Алгоритм предсказания продаж с использованием технологий машинного обучения
по: Гайдук, Кристина Алексеевна

Tradeoff search methods between interpretability and accuracy of the identification fuzzy systems based on rules
по: Yankovskaya, Anna Efimovna

Assessing trustworthiness of IoT applications using logic circuits
по: Laputenko, Andrey V.

Diffuse reflectance and machine learning techniques to differentiate colorectal cancer ex vivo

Анализ и машинное проектирование электронных цепей/
Публикация: (1980)

Компьютерное зрение. Современные методы и перспективы развития
Публикация: (2022)

О методе машинного обучения для обнаружения аномалий в SQL-запросах
по: Мурзина, Александра Ивановна

Применение неконтролируемой кластеризации выборок для повышения качественных показателей многоуровневых моделей обработки данных
по: Лебедев, Илья Сергеевич

Возможности использования цифровых следов для прогнозирования образовательных достижений студентов

Modern applications of machine learning
по: Sibirtseva, V. O.

Application of machine learning algorithms and laser absorption spectroscopy to solve the problem of determining components with a low concentration in multicomponent gas mixtures
по: Prischepa, Vladimir V.

Predictive models for COVID-19 detection using routine blood tests and machine learning

Implementation of data fusion to increase the efficiency of classification of precancerous skin states using in vivo bimodal spectroscopic technique

Application of k-means clustering and histogram analysis to automate preprocessing of images of discomycetes obtained in the habitat
по: Filimonova, Darya A.