САМООБУЧЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. БАЗОВЫЕ ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТ НА ПРОСТОМ ПРИМЕРЕ
Садикова М. А. Ферганский филиал ТУИТ имени Мухаммада аль-Хорезмий, старший преподаватель кафедры «Программный инжиниринг и цифровая экономика» sadmunira77@gmail.com Авазова Н. К студентка 3 курса факультета «Программный инжиниринг и цифровая экономика» nancy.av21111@gmail.com
Ключевые слова:
Искусственный интеллект, машинное обучение, самообучение, интеллектуальные системы, автономная навигация, переобучение, стабильные алгоритмы, базовые принципы, нейронные сети, вероятные метрики, набор данных MNIS, гиперпараметры, глубокое обучение, валидация моделиАннотация
Статья представляет всесторонний обзор современных концепций, методов и важности самообучения для развития ИИ. Начиная с определения и технических аспектов самообучения, статья проходит через основные преимущества и вызовы этого подхода, обращая внимание на эффективные стратегии управления ограничениями. Также проводим исследование, которая освещает базовые принципы работы нейронной сети. Результаты обучения модели отображены в изменении точности на обучающих и тестовых данных в каждой эпохе, что позволяет оценить производительность модели и выявить требуемые улучшения для повышения её эффективности.
Библиографические ссылки
"Глубокое обучение" - Иэн Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвилль. MIT Press, 2016.
"Обучение с подкреплением: Введение" - Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто. The MIT Press, 2018.
"Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence" - Макс Тегмарк. Penguin Books, 2018.
"Искусственный интеллект: современный подход" - Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Pearson, 2021.
"Сверхинтеллект: пути, опасности, стратегии" - Ник Бостром. Oxford University Press, 2016.
https://colab.research.google.com/drive/1S8CYaNna7EGmRBSLGWdr95hLH5oFjCaF?usp=sharing Ссылка на оригинальную работу
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2023 Navruzakhon Avazova, М.А. Садикова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
