Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/21398
Title: Machine learning
Other Titles: Машинное обучение
Authors: Конева, Д. Е.
Сизова, Л. В.
Koneva, D. E.
Sizova, L. V.
Keywords: машинное обучение
глубокое обучение
нейронные сети
классификация
machine learning
deep learning
neural networks
classification
Issue Date: 2019
Publisher: Кафедра иностранных языков и межкультурной профессиональной коммуникации естественнонаучных направлений Тюменского государственного университета
Citation: Конева, Д. Е. Machine learning = Машинное обучение / Д. Е. Конева, Л. В. Сизова. — Текст : электронный // Language & Science / главный редактор О. Э. Сухарева ; научный редактор Е. А. Меньш ; Тюменский государственный университет. — 2019. — № 8.
Abstract: В статье рассматриваются алгоритмы машинного обучения и описывается решение одной из самых популярных задач машинного обучения – классификации цифр. Десять тысяч изображений с цифрами необходимо разделить на десять групп, используя алгоритмы глубокого обучения. В данной статье читатель может найти информацию об одном из этих алгоритмов, нейронных сетях, определение этого метода и объяснение принципа его работы. Цель данной статьи – познакомить читателя с машинным обучением. Она также включает в себя примеры использования искусственного интеллекта в повседневной жизни. Авторы данной статьи надеются, что читателям будет интересно узнать больше о машинном обучении.
The article deals with machine learning algorithms and describes the solution of one of the most popular machine learning tasks – digits classification. There are ten thousand images with digits, and the task is to separate them into ten groups using deep learning algorithms. In the article the reader can find information about one of these algorithms which is neural networks, the definition of this method and the explanation how it works. The aim of the article is to introduce machine learning to the reader. It also includes examples of using the artificial intelligence in everyday life. The authors of the article hope the readers would like to learn more about machine learning algorithms.
URI: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/21398
Source: Language & Science. – 2019. – № 8
Appears in Collections:Language & Science

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Koneva_Sizova_Mashin.obuch.pdf157.33 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.