Чув
Регистраци Кӗрӳ

Тӗп сӑмах тӑрӑх публикацисен списокӗ: «синтетические данные»

  • Синтетические данные и доменная адаптация как фактор трансформации социально-экономических процессов в цифровом обществе

    Конференци статья
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Автор:
    Черняева Полина Денисовна, Панченко Вероника Юрьевна, Ступина Алена Александровна
    рубрика:
    Социально-экономические процессы в обществе
    Аннотаци:
    В статье рассматривается влияние технологий синтеза данных в физически точных виртуальных средах и методов доменной адаптации на структуру издержек инновационных проектов и рынок цифрового труда. Показано, что конвейер «симуляция + рандомизация + состязательная адаптация» обеспечивает сбалансированную точность 87,1% на реальных видеопотоках без ручной разметки, снижая барьеры входа для малого инновационного бизнеса и трансформируя профессии цифровой экономики.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Синтетические данные и виртуальные тренажёры в профессиональном образовании: устранение разрыва «тренажёр – практика»

    Конференци статья
    Педагогика, психология, общество: от теории к практике
    Автор:
    Черняева Полина Денисовна, Ширяева Софья Андреевна, Ткаченко Данил Алексеевич, Журавлёв Михаил Владиславович
    рубрика:
    Цифровая трансформация образования
    Аннотаци:
    Проблема дефицита учебных ситуаций «длинного хвоста» (редких, опасных и экстремальных производственных событий) решается с помощью генерации синтетических данных в физически точных виртуальных средах. Методы доменной адаптации (визуальная рандомизация, DANN со слоем инверсии градиента) обеспечивают перенос навыков с тренажёра на реальную деятельность: сбалансированная точность 87,1% без реальных размеченных примеров. Обсуждаются последствия для разработки программ профессионального образования.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Социально-экономические эффекты автоматизации разметки данных: синтетические среды как фактор трансформации цифрового труда

    Конференци статья
    Актуальные вопросы экономики, права и социологии
    Автор:
    Олейникова Олеся Олеговна, Ступина Алёна Александровна, Потапов Борис Васильевич
    рубрика:
    Социально-экономическое развитие общества
    Аннотаци:
    В статье анализируется влияние технологий синтеза данных и доменной адаптации (Domain Adaptation) на структуру рынка цифрового труда и барьеры входа для инновационных стартапов. Показано, что использование физически точных виртуальных сред (NVIDIA Isaac Gym) в сочетании с состязательными нейросетями (DANN) позволяет достичь точности классификации редких событий в 87,1% без привлечения ручного труда разметчиков. Обосновывается тезис о том, что синтетические данные становятся новым экономическим активом, способствующим демократизации ИИ, снижению эксплуатационных рисков и трансформации профессии «оператор данных» в «инженера симуляций».
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Методы доменной адаптации и синтеза данных для классификации редких объектов в условиях высокоскоростного захвата движений

    Конференци статья
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Автор:
    Черняева Полина Денисовна, Журавлёв Михаил Владиславович
    рубрика:
    Современные тенденции развития мирового сообщества
    Аннотаци:
    В работе предлагается теоретическая модель преодоления проблемы дефицита данных при обучении нейронных сетей распознаванию редких и технически сложных элементов в фигурном катании. Обосновывается использование синтетических наборов данных, генерируемых в физически корректных симуляторах, как основной способ формирования сбалансированных обучающих выборок. Особое внимание уделено архитектурным решениям в области доменной адаптации, включая методы рандомизации домена и состязательного обучения, которые позволяют минимизировать разрыв между виртуальной симуляцией и реальными видеоданными. Предложенный подход позволяет создавать высокоточные системы спортивного анализа, способные классифицировать уникальные прыжковые каскады в режиме реального времени.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ