1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2023
4. ⅩⅠ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2023)

Tittel:	Класичні методи регулярізації машинного навчання в порівнянні з регуляризацією в навчанні з підкріпленням
Alternative titler:	Classical machine learning regularisation techniques in juxtaposition to regularisation in reinforcement learning
Authors:	Абдулхамед, Абубакар Садік Abdulhameed, Abubakar Sadiq
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine):	Абдулхамед А. С. Класичні методи регулярізації машинного навчання в порівнянні з регуляризацією в навчанні з підкріпленням / Абубакар Садік Абдулхамед // ІМСТТ, 13-14 грудня 2023 року. — Т. : ТНТУ, 2023. — С. 12–13. — (Інформаційні системи та технології, кібербезпека).
Bibliographic description (International):	Abdulhameed A. S. (2023) Klasychni metody rehuliarizatsii mashynnoho navchannia v porivnianni z rehuliaryzatsiieiu v navchanni z pidkriplenniam [Classical machine learning regularisation techniques in juxtaposition to regularisation in reinforcement learning]. IMSTT (Tern., 13-14 December 2023), pp. 12-13 [in Ukrainian].
Is part of:	Матеріали ⅩⅠ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2023 Materials of the ⅩⅠ scientific and technical conference "Information models, systems and technologies", 2023
Conference/Event:	ⅩⅠ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Journal/Collection:	Матеріали ⅩⅠ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Utgivelsesdato:	13-des-2023
Date of entry:	5-feb-2024
Forlag:	ТНТУ TNTU
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	13-14 грудня 2023 року 13-14 December 2023
Number of pages:	2
Page range:	12-13
Start page:	12
End page:	13
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44253
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2023
URL for reference material:	https://themlbook.com/
References (Ukraine):	1.Тібшірані, Роберт. "Регресійне скорочення та виділення за допомогою ласо". Журнал Королівського статистичного товариства. Серія Б (методична). Wiley. С. 267–88, 1996. 2.Абубакар Садік Абдулхамед та Сергій Лупенко, «Потенціали навчання з підкріпленням у сучасних сценаріях», Вісник ТНТУ, С. 1-3, 2022 р. 3.Андрій Бурков «The Hundred-Page Machine Learning Book», 2019. URL: https://themlbook.com/ 4. Дж. Бєлов, Дмитро І.; Армстронг, Рональд Д. «Розподіл розбіжності Кульбака-Лейблера з додатками». Британський журнал математичної та статистичної психології, стор. 291–309, квітень 2011 р.
References (International):	1.Tibshirani, Robert. "Rehresiine skorochennia ta vydilennia za dopomohoiu laso". Zhurnal Korolivskoho statystychnoho tovarystva. Seriia B (metodychna). Wiley. P. 267–88, 1996. 2.Abubakar Sadik Abdulkhamed ta Serhii Lupenko, "Potentsialy navchannia z pidkriplenniam u suchasnykh stsenariiakh", Visnyk TNTU, P. 1-3, 2022 y. 3.Andrii Burkov "The Hundred-Page Machine Learning Book", 2019. URL: https://themlbook.com/ 4. Dzh. Bielov, Dmytro I.; Armstronh, Ronald D. "Rozpodil rozbizhnosti Kulbaka-Leiblera z dodatkamy". Brytanskyi zhurnal matematychnoi ta statystychnoi psykholohii, P. 291–309, kviten 2011 y.
Content type:	Conference Abstract
Vises i samlingene:	ⅩⅠ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2023)

Alle innførsler i DSpace er beskyttet av copyright