Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44253
Назва: | Класичні методи регулярізації машинного навчання в порівнянні з регуляризацією в навчанні з підкріпленням |
Інші назви: | Classical machine learning regularisation techniques in juxtaposition to regularisation in reinforcement learning |
Автори: | Абдулхамед, Абубакар Садік Abdulhameed, Abubakar Sadiq |
Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна |
Бібліографічний опис: | 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: | 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]. |
Є частиною видання: | 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 |
Конференція/захід: | ⅩⅠ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
Журнал/збірник: | Матеріали ⅩⅠ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
Дата публікації: | 13-гру-2023 |
Дата внесення: | 5-лют-2024 |
Видавництво: | ТНТУ TNTU |
Місце видання, проведення: | Тернопіль Ternopil |
Часове охоплення: | 13-14 грудня 2023 року 13-14 December 2023 |
Кількість сторінок: | 2 |
Діапазон сторінок: | 12-13 |
Початкова сторінка: | 12 |
Кінцева сторінка: | 13 |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44253 |
Власник авторського права: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2023 |
URL-посилання пов’язаного матеріалу: | https://themlbook.com/ |
Перелік літератури: | 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: | 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. |
Тип вмісту: | Conference Abstract |
Розташовується у зібраннях: | ⅩⅠ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2023) |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
IMSTT_2023_Abdulhameed_A_S-Classical_machine_learning_12-13.pdf | 546,19 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
IMSTT_2023_Abdulhameed_A_S-Classical_machine_learning_12-13.djvu | 23,13 kB | DjVu | Переглянути/відкрити | |
IMSTT_2023_Abdulhameed_A_S-Classical_machine_learning_12-13__COVER.png | 423,41 kB | image/png | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.