EINE SYSTEMATISCHE ÜBERPRÜFUNG DER METHODEN DES MASCHINELLEN LERNENS UND DER PROBLEME, DIE MIT JEDER DER METHODEN GELÖST WERDEN

In der modernen Welt entwickelt sich maschinelles Lernen von Jahr zu Jahr weiter. Es hilft, Probleme in allen Lebensbereichen zu lösen. Dazu gehören Ausbildung, Medizin, Wissenschaft und die Entwicklung moderner Technologien. Es gibt verschiedene Möglichkeiten des maschinellen Lernens sowie des Deep Learning. Um dieses Thema zu untersuchen, wurde in Scopus eine qualitative systematische Literaturrecherche durchgeführt. Insgesamt wurden 1039 Artikel ausgewählt, und 30 Artikel wurden in die Überprüfung aufgenommen. Die thematische Zusammenfassung der Artikel führte zur Identifizierung von drei Gruppen von maschinellen Lernmethoden: überwachtes maschinelles Lernen, unüberwachtes maschinelles Lernen und Deep Learning. Die Überprüfung identifizierte die Hauptmuster zur Lösung bestimmter Probleme durch eine bestimmte Methode des maschinellen Lernens. Außerdem wurden Aufgabenbeispiele auf die ausgewählten Gruppen des maschinellen Lernens verteilt

Авторы
Язык
Немецкий
Страницы
977-994
Статус
Опубликовано
Год
2022
Организации
  • 1 People's Friendship University of Russia (RUDN University)
Ключевые слова
Stichworte: maschinelles Lernen; deep learning; überwachtes maschinelles Lernen; unüberwachtes maschinelles Lernen; Probleme lösen
Дата создания
28.12.2023
Дата изменения
28.12.2023
Постоянная ссылка
https://repository.rudn.ru/ru/records/article/record/99622/
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