Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации

Ордена Трудового Красного Знамени федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Московский технический университет связи и информатики»

(МТУСИ)

Кафедра: «Сетевые информационные технологии и сервисы»

Реферат

Дисциплина: «Анализ производительности информационной системы»

По теме:

«Методы машинного обучения»

Выполнили: студенты группы МБСТ0000

_________________________

Проверил:

Старший преподаватель Беленькая Марина Наумовна

_________________________

Москва, 2026

Содержание

Y

Аннотация 3

Введение 4

1. Нейронная сеть 5

2. Классификация методов обучения 5

3. Алгоритмы обучения 7

4. Применение 9

5. Задачи, которые стоят сегодня 10

Заключение 13

Список использованных источников 14

Аннотация

Вид работы

Реферат для дисциплины: «Анализ производительности информационной системы» по специальности 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника».

Тема работы

Методы машинного обучения

Цель работы

Изучить основные методы машинного обучения, классификацию и алгоритмы данных методов, их применение в различных областях. Рассмотреть задачи, которые стоят сегодня для машинного обучения.

Задачи

1. Исследование технологии нейронных сетей.

2. Анализ классификации методов машинного обучения.

3. Исследование алгоритмов машинного обучения.

4. Анализ применения методов машинного обучения в различных областях.

5. Описание задач, которые стоят сегодня для машинного обучения.

Краткое содержание

Работа состоит из: введения, пяти разделов, заключения и списка использованных источников.

В работе рассматриваются: классификация, алгоритмы методов машинного обучения. Произведен анализ применения данных методов машинного обучения в областях, в которых на сегодняшний день используются нейронные сети для решения задач классификации, кластеризации, регрессии, прогнозирования.

Работа содержит: 16 страниц текста, 1 рисунок, 23 источника.

Введение

В последние десятилетия методы обучения нейронных сетей претерпели значительное развитие, открывая новые перспективы в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Нейронные сети, вдохновленные структурой человеческого мозга, стали эффективным инструментом для решения сложных задач, таких как: распознавание образов, обработка естественного языка и анализ данных.

Однако, вопросы эффективности и обучаемости нейронных сетей остаются актуальными и требуют дальнейших исследований. Современные методы обучения направлены на улучшение производительности нейронных сетей в условиях разнообразных задач и различных данных. Это включает в себя разработку новых архитектур сетей, улучшение алгоритмов оптимизации, адаптацию к различным типам данных и обучение на больших объемах данных.

Одним из ключевых направлений исследований является глубокое обучение, в котором нейронные сети с несколькими слоями способны автоматически извлекать иерархии признаков из входных данных. Это позволит повысить точность моделей в разнообразных областях: компьютерное зрение, речевое распознавание и медицинская диагностика, а также маршрутизация в инфокоммуникационных системах.

В реферате рассматриваются современные тенденции в обучении нейронных сетей, а именно: передача обучения, аугментация данных и объединение моделей. Эти методы направлены на улучшение обобщения моделей и повышение их устойчивости к различным условиям.

Таким образом, данный реферат представляет собой анализ современных методов обучения нейронных сетей, а также перспективы развития этого направления исследований.