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

Дейнеко, А. О.; Задолинна, О. О.

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

dc.contributor.author	Дейнеко, А. О.
dc.contributor.author	Задолинна, О. О.
dc.date.accessioned	2024-05-22T22:14:55Z
dc.date.available	2024-05-22T22:14:55Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	Сьогодні, 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.citation	Дейнеко 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.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/26523
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ТОВ «Друкарня Мадрид»
dc.subject	галузь штучного інтелекту
dc.subject	тренування моделей
dc.title	Аналіз підходів до тренування моделей для 3D реконструкції об’єктів за умов обмеженної кількості навчальних даних
dc.type	Conference proceedings
dspace.entity.type	Publication