En
Register Log in

List of publications on a keyword: «синтетические данные»

  • Sinteticheskie dannye i virtual'nye trenazhiory v professional'nom obrazovanii: ustranenie razryva "trenazhior - praktika"

    Conference Paper
    Pedagogy, Psychology, Society: from theory to practice
    Authors:
    Polina D. Cherniaeva, Sofia A. Shiriaeva, Danil A. Tkachenko, Mikhail V. Zhuravlev
    Work direction:
    Цифровая трансформация образования
    Abstract:
    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.
    Keywords:
    Go 

  • Sotsial'no-ekonomicheskie effekty avtomatizatsii razmetki dannykh: sinteticheskie sredy kak faktor transformatsii tsifrovogo truda

    Conference Paper
    Law, Economics and Management
    Authors:
    Olesia O. Oleinikova, Aliona A. Stupina, Boris V. Potapov
    Work direction:
    Социально-экономическое развитие общества
    Abstract:
    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».
    Keywords:
    Go 

  • Metody domennoi adaptatsii i sinteza dannykh dlia klassifikatsii redkikh obektov v usloviiakh vysokoskorostnogo zakhvata dvizhenii

    Conference Paper
    Strategies of Sustainable Development: Social, Law and External-economic Aspects
    Authors:
    Polina D. Cherniaeva, Mikhail V. Zhuravlev
    Work direction:
    Современные тенденции развития мирового сообщества
    Abstract:
    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.
    Keywords:
    Go