Публікація:
Аналіз підходів до тренування моделей для 3D реконструкції об’єктів за умов обмеженної кількості навчальних даних

Проста сторінка документа
dc.contributor.authorДейнеко, А. О.
dc.contributor.authorЗадолинна, О. О.
dc.date.accessioned2024-05-22T22:14:55Z
dc.date.available2024-05-22T22:14:55Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractСьогодні, з розвитком інформаційних технологій дуже стрімко набирає обертів і галузь штучного інтелекту. На сам перед, все частіше говорять про великі мовні моделі та великі візуальні моделі. Не зважаючи на те, що такі моделі є «самонавчанними», тобто вони дотреновуються на власному досвіді, все ж таки вони вимагають великої кількості навчальних даних. І необхідно звернути увагу, що навчати моделі машинного навчання можна тільки на розмічених даних, а це завжди було і є складним питанням.
dc.identifier.citationДейнеко А. О. Аналіз підходів до тренування моделей для 3D реконструкції об’єктів за умов обмеженної кількості навчальних даних / А. О. Дейнеко, О. О. Задолинна // Поліграфічні, мультимедійні та web-технології : тези доп. IX Міжнар. наук.-техн. конф., 14-18 травня 2024 р. – Т. 1. – Харків: ТОВ «Друкарня Мадрид», 2024. – С. 211-212.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/26523
dc.language.isouk
dc.publisherТОВ «Друкарня Мадрид»
dc.subjectгалузь штучного інтелекту
dc.subjectтренування моделей
dc.titleАналіз підходів до тренування моделей для 3D реконструкції об’єктів за умов обмеженної кількості навчальних даних
dc.typeConference proceedings
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакунок

Зараз показано 1 - 1 з 1
Зображення мініатюри
Назва:
PMW2024-1-211-212.pdf
Розмір:
1.05 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Пакунок ліцензії

Зараз показано 1 - 1 з 1
Зображення мініатюри
Назва:
license.txt
Розмір:
9.55 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Колекції

Наукові публікації колег з інших університетів