| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Лутковский, В. М. | - |
| dc.contributor.author | Лутковская, Е. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2020-12-21T08:11:41Z | - |
| dc.date.available | 2020-12-21T08:11:41Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.citation | Лутковский, В. М. Использование моделей нейронных сетей при компьютерной поддержке учебного процесса / Лутковский В. М., Лутковская Е. В. // Высшее техническое образование : проблемы и пути развития = Engineering education: challendes and developments : материалы Х Международной научно-методической конференции, Минск, 26 ноября 2020 года / Министерство образования Республики Беларусь, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск : БГУИР, 2020. – С. 132–136. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/41906 | - |
| dc.description.abstract | Дан анализ особенностей обучения человека и машины, реализующей искусственную нейронную сеть. Рассмотрена концепция процесса обучения, применимая в условиях удаленности и ограниченности информационных ресурсов. Сформулированы рекомендации по оцениванию объема множества данных для обучения. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | адаптивные обучающие системы | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | обучение машины | ru_RU |
| dc.subject | контролируемое обучение | ru_RU |
| dc.subject | adaptive learning systems | ru_RU |
| dc.subject | neural network | ru_RU |
| dc.subject | machine learning | ru_RU |
| dc.subject | supervised learning | ru_RU |
| dc.title | Использование моделей нейронных сетей при компьютерной поддержке учебного процесса | ru_RU |
| dc.title.alternative | Models of neural networks in computer aided learning | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | Main features of human learning procedures via the machine learning procedures are analyzed. The approach to the training procedure in the case of distant and limited information resources is considered. Directions for dataset volume estimation are formulated. | - |
| Appears in Collections: | Высшее техническое образование: проблемы и пути развития : материалы Х Международной научно-методической конференции (2020)
|
