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)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44253

Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorАбдулхамед, Абубакар Садік
dc.contributor.authorAbdulhameed, Abubakar Sadiq
dc.coverage.temporal13-14 грудня 2023 року
dc.coverage.temporal13-14 December 2023
dc.date.accessioned2024-02-05T08:44:42Z-
dc.date.available2024-02-05T08:44:42Z-
dc.date.created2023-12-13
dc.date.issued2023-12-13
dc.identifier.citationАбдулхамед 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).
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44253-
dc.format.extent12-13
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofМатеріали ⅩⅠ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2023
dc.relation.ispartofMaterials of the ⅩⅠ scientific and technical conference "Information models, systems and technologies", 2023
dc.relation.urihttps://themlbook.com/
dc.titleКласичні методи регулярізації машинного навчання в порівнянні з регуляризацією в навчанні з підкріпленням
dc.title.alternativeClassical machine learning regularisation techniques in juxtaposition to regularisation in reinforcement learning
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2023
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages2
dc.relation.references1.Тібшірані, Роберт. "Регресійне скорочення та виділення за допомогою ласо". Журнал Королівського статистичного товариства. Серія Б (методична). Wiley. С. 267–88, 1996.
dc.relation.references2.Абубакар Садік Абдулхамед та Сергій Лупенко, «Потенціали навчання з підкріпленням у сучасних сценаріях», Вісник ТНТУ, С. 1-3, 2022 р.
dc.relation.references3.Андрій Бурков «The Hundred-Page Machine Learning Book», 2019. URL: https://themlbook.com/
dc.relation.references4. 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.
dc.relation.referencesen1.Tibshirani, Robert. "Rehresiine skorochennia ta vydilennia za dopomohoiu laso". Zhurnal Korolivskoho statystychnoho tovarystva. Seriia B (metodychna). Wiley. P. 267–88, 1996.
dc.relation.referencesen2.Abubakar Sadik Abdulkhamed ta Serhii Lupenko, "Potentsialy navchannia z pidkriplenniam u suchasnykh stsenariiakh", Visnyk TNTU, P. 1-3, 2022 y.
dc.relation.referencesen3.Andrii Burkov "The Hundred-Page Machine Learning Book", 2019. URL: https://themlbook.com/
dc.relation.referencesen4. 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.
dc.identifier.citationenAbdulhameed 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].
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
dc.citation.journalTitleМатеріали ⅩⅠ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
dc.citation.spage12
dc.citation.epage13
dc.citation.conferenceⅩⅠ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Розташовується у зібраннях:ⅩⅠ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2023)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
IMSTT_2023_Abdulhameed_A_S-Classical_machine_learning_12-13.pdf546,19 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити
IMSTT_2023_Abdulhameed_A_S-Classical_machine_learning_12-13.djvu23,13 kBDjVuПереглянути/відкрити
IMSTT_2023_Abdulhameed_A_S-Classical_machine_learning_12-13__COVER.png423,41 kBimage/pngПереглянути/відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.