En
Register Log in

List of publications on a keyword: «глубокое обучение»

  • Машинное обучение на графах: эволюция методов анализа структурных данных в цифровую эпоху

    Proceeding
    Education, innovation, research as a resource for community development
    Authors:
    Трегубов Юрий Алексеевич, Aleksei I. Alifirenko, Aleksandr E. Sergeev
    Work direction:
    Современные технологии в образовании
    Abstract:
    В статье исследуется становление и развитие методов машинного обучения на графах как самостоятельного направления искусственного интеллекта, возникшего на стыке теории графов, нейронных сетей и анализа сложных систем. С позиций историко-научного подхода прослеживается трансформация представлений об обработке структурированных данных с начала XXI в. до настоящего времени: от ранних алгебраических методов до современных архитектур графовых нейронных сетей (GNN). Анализируются ключевые концепции, такие как агрегация сообщений, механизмы внимания и встраивание вершин, в контексте их практического применения в социальных сетях, биоинформатике и городском планировании. Особое внимание уделяется парадигматическим сдвигам, обусловленным появлением фреймворков глубокого обучения, а также этическим и техническим вызовам, сопровождающим внедрение этих технологий. Показано, что машинное обучение на графах не только расширило границы анализа связанных данных, но и переосмыслило саму природу «структурной информации» в цифровую эпоху.
    Keywords:
    Go 

  • Primenenie neirosetei dlia analiza i predskazaniia tochechnykh ekonomicheskikh izmenenii

    Proceeding
    Relevant issues of management, economics and economic security
    Authors:
    Irina I. Pavlova, Daniil A. Polkovnikov
    Work direction:
    Анализ и прогнозирование основных тенденций современной экономики на макро-, мезо- и микроуровне
    Abstract:
    Современные нейросетевые модели используются для прогнозирования микроэкономических изменений, анализируя пространственно-временной рост на основе спутниковых данных. Методы глубокого обучения выявляют закономерности, недоступные эконометрике. На примере исследования NBER (2021) показана эффективность спутниковых данных в оценке локальных изменений доходов и населения. Обсуждаются перспективы применения моделей в прогнозировании региональных экономических шоков и поддержке экономической политики.
    Keywords:
    Go 

  • Evoliutsiia iskusstvennoi neironnoi seti

    Proceeding
    Current Problems of the Humanities and Natural Sciences
    Author:
    Sergei A. Griaznov
    Work direction:
    Актуальные проблемы естественно-научного направления и физической культуры
    Abstract:
    Мозг – это эффективная вычислительная система. Он выполняет сложнейшие задачи, занимая при этом около 2 литров объема и потребляя сравнительно мало энергии. Вычислительные задачи выполняются специальными клетками мозга, называемыми нейронами. Тема искусственных нейронных сетей – одна из самых увлекательных в мире технологий. В статье рассмотрены различные типы обучения ИНС и перспективы ее дальнейшего развития.
    Keywords:
    Go 

  • Primenenie neironnykh setei i glubokogo obucheniia v razvitii tsifrovykh tekhnologii

    Proceeding
    Pedagogy, Psychology, Society
    Authors:
    Amandos D. Tulegulov, Arailym O. Tleubaeva, Vladimir S. Eshpanov, Erlik S. Agzhanov, Zholdasbek S. Artykbaev
    Work direction:
    Развитие психолого-педагогического сопровождения в современном образовании
    Abstract:
    В статье анализируется возможность применения способов реализации искусственного интеллекта с помощью нейронных сетей и глубокого обучения в развитии цифровых технологий. В данном научном направлении открываются новые возможности решения проблем и прогнозирования задач методом глубокого обучения нейронных сетей в области распознавания изображений, компьютерного зрения, распознавания речи и обработки естественного языка.
    Keywords:
    Go