Статья: Анализ погрешностей методов машинного обучения как основа формирования навыков их использования (2024)

Читать онлайн

Введение. Методы машинного обучения и элементы искусственного интеллекта используются для анализа случайных данных, процессов и сигналов. Изучение соответствующих инструментов уже входит в учебные программы направлений подготовки разного уровня.

Цель исследования – продемонстрировать на доступных для студентов разных специальностей примерах, что анализ погрешностей методов машинного обучения при решении конкретных задач может являться основой формирования в учебном процессе навыков применения элементов искусственного интеллекта.

Материалы и методы. Для обработки случайных сигналов и данных используется открытое доступное программное обеспечение: Microsoft Excel для подготовки обучающей и тестовой выборки, аналитическая платформа Deductor для реализации алгоритмов машинного обучения. В качестве примера для технических специальностей обрабатываются квазигармонические сигналы со случайными параметрами, а для обработки многомерных случайных данных используются результаты психодиагностики.

Результаты исследования. В качестве характерного решения аппроксимационных технических задач анализируются ошибки использования нейронной сети прямого распространения для определения случайных параметров сигналов. В качестве решения классификационных задач многомерные случайные данные с разной размерностью обрабатывались при помощи нейронных сетей и метода «дерево решений». Проанализированы преимущества комбинированного использования этих двух методов машинного обучения. Приведённые примеры и их анализ апробированы на занятиях со студентами университета в рамках дисциплин «Цифровая обработка сигналов» и «Основы статистики».

Обсуждение и заключения. Обсуждаются статистические особенности полученных результатов, возможности сокращения обучающей выборки и селективного анализа многомерных случайных данных. Показано, что адекватная оценка погрешностей методов машинного обучения позволяет существенно расширить возможности их применения и может являться основой для формирования навыков их использования.

Ключевые фразы: методы машинного обучения, ПОГРЕШНОСТИ, искусственные нейронные сети, ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ
Автор (ы): Славутская Елена Владимировна, Славутский Леонид Анатольевич
Журнал: ВЕСТНИК МИНИНСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Образование
УДК
378. Высшее образование. Высшая школа. Подготовка научных кадров
Префикс DOI
10.26795/2307-1281-2024-12-2-4
Для цитирования:
СЛАВУТСКАЯ Е. В., СЛАВУТСКИЙ Л. А. АНАЛИЗ ПОГРЕШНОСТЕЙ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ КАК ОСНОВА ФОРМИРОВАНИЯ НАВЫКОВ ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ // ВЕСТНИК МИНИНСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. 2024. ТОМ 12, № 2
Текстовый фрагмент статьи