Повышение точности классификации изображений на основе методов передачи знаний и извлечения признаков в задачах машинного обучения::
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Наука и технологии
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Магазин
Архив номеров
Вакансии
Контакты
   

  Опросы

Какие курсы вы бы выбрали для себя?  

Очные
Онлайновые
Платные
Бесплатные
Я и так все знаю

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
20.12.2019г.
Просмотров: 5385
Комментарии: 0
Dr.Web: всё под контролем

 Читать далее...

04.12.2019г.
Просмотров: 6586
Комментарии: 0
Особенности сертификаций по этичному хакингу

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 7871
Комментарии: 2
Анализ вредоносных программ

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 8161
Комментарии: 1
Микросервисы и контейнеры Docker

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 7160
Комментарии: 0
Django 2 в примерах

 Читать далее...

Друзья сайта  

Форум системных администраторов  

sysadmins.ru

 Повышение точности классификации изображений на основе методов передачи знаний и извлечения признаков в задачах машинного обучения

Архив номеров / 2020 / Выпуск №06 (211) / Повышение точности классификации изображений на основе методов передачи знаний и извлечения признаков в задачах машинного обучения

Рубрика: Наука и технологии /  Раздел для научных публикаций

Петрин Д.А.,
Калужский филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», Калуга, fn1-kf@mail.ru
Белов Ю.С.,
Калужский филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», Калуга, fn1-kf@mail.rux

 

Повышение точности классификации
изображений на основе методов передачи знаний и извлечения признаков в задачах машинного обучения

В данной статье рассматриваются понятия «передача знаний» и «извлечение признаков», а также приводится механизм повышения точности модели классификации с использованием данных техник

Введение. Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение широко и успешно используются во многих областях, где фрагменты прошлой информации (данные для обучения) могут быть извлечены для прогнозирования будущих результатов. Традиционное машинное обучение характеризуется обучающими данными и данными для тестирования, имеющими одинаковое пространство входных признаков и одинаковое распределение. Когда существует разница в распределении между обучающими и тестовыми данными, результаты прогнозирования могут быть ухудшены [1]. В некоторых случаях получение обучающих данных, которые соответствуют пространству признаков и характеристикам распределения тестовых данных, может быть трудным и дорогостоящим [2]. Следовательно, необходимо создать высокоэффективную модель для целевой области, обученную из соответствующей исходной области. Для решения данной проблемы применяется техника, которая называется «передача знаний». Часто ее используют в сочетании с таким подходом как «извлечение признаков».

<...>


Подпишитесь на журнал
Купите в Интернет-магазине

Комментарии отсутствуют

Добавить комментарий

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru