Султанов Р. К.
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КЛАССИФИКАТОРОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ФИГУР НА ПЛОСКОСТИ
В данной статье проводится сравнительный анализ наиболее известных классификаторов машинного обучения: сверточных нейронных сетей (CNN); метода опорных векторов (SVM); метода k-ближайших соседей (k-NN). Основными входными данными были взяты геометрические фигуры: треугольник, четырехугольник, окружность и звезда. Проведен сравнительный анализ обучения и распознавания упомянутых классификаторов, а также роль входных данных в качество обучения.
ТЕГИЗДИКТЕ ЖӨНӨКӨЙ ГЕОМЕТРИЯЛЫК ФИГУРАЛАРДЫ ТААНУНУ МАШИНАГА ҮЙРӨТҮҮДӨ ИНВАРИАНТТАРДЫ КОЛДОНУУ
Бул макалада эң белгилүү болгон машина үйрөтүү классификаторлорунун салыштырма талдоосу келтирилген: конволюциялык нейрон тармактары (CNN); таяныч вектордук машина (SVM); k-жакынкы кошуналар ыкмасы (k-NN). Негизги маалымат берилиштери катары тегиздикте жайгашкан геометриялык фигуралардын (үч бурчтук, төрт бурчтук, тегерек жана жылдызча) сүрөттөрүнүн векторлору алынган. Сүрөттөрдү векторлорго өткөрүү [17] макаласына таянып алынган. Айтылган классификаторлорду үйрөтүү жана таануу талдооcу жүргүзүлгөн жана берилген маалыматтарды түздөн түз машинеге үйрөтүү жана векторлорго өткөрүп үйрөтүү ролу изилденген.