Аналитика #2/2024
А. В. Саакян, А. Д. Левин
Программное обеспечение для обработки спектральных данных методами хемометрики и машинного обучения
https://doi.org/10.22184/2227-572X.2024.14.2.154.160 В статье описан программный пакет, поддерживающий основные методы хемометрики и машинного обучения, используемые для обработки спектральных данных. Он может использоваться как в составе программного обеспечения аналитических спектральных приборов, так и автономно. Пакет содержит как распространенные методы (линейный и квадратичный дискриминантный анализ, регрессия на главные компоненты, метод частичных наименьших квадратов), так и менее известные, но доказавшие свою эффективность при обработке спектров, в том числе метод случайного леса и экстремальный градиентный бустинг. Приводятся данные об апробации программного обеспечения на примере его использования для решения задач классификации частиц черного углерода по исходным объектам горения.
Первая миля #5/2023
В.О.Тихвинский, Е.Е.Девяткин, A.A.Савочкин, Ю.Я.Смирнов,Т.В.Новикова
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ АНАЛИЗА СЕТЕВЫХ ДАННЫХ В БАЗОВОЙ СЕТИ 5G
DOI: 10.22184/2070-8963.2023.113.5.46.55 Рассмотрено использование технологий искусственного интеллекта для анализа сетевых данных в базовой сети 5G (5G Core). Показаны особенности и роль машинного обучения (ML) в управлении базовой сетью 5G, а также реализация ML на основе совокупности сетевых модулей − функций 5GCore, отвечающих за аналитику сетевых данных. Ключевые слова: базовая сеть 5G, управление базовой сетью 5G, искусственный интеллект, анализ сетевых данных, машинное обучение
Электроника НТБ #9/2020
М. Макушин
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ
DOI: 10.22184/1992-4178.2020.200.9.62.71 Обсуждаются достижения в области микроэлектроники, вычислительной техники, средств / систем / сетей связи, программного обеспечения и искусственного интеллекта (ИИ), поддерживаемые прогрессом во многих других областях человеческой деятельности.