УДК 338.23
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.07.01.020
Авторы
Леонид Михайлович Лоншаков,
Виктор Владимирович Макрусев,
Российская таможенная академия, Люберцы, Россия
Аннотация
В данной статье авторами выявлены и обоснованы ключевые факторы, оказывающие влияние на обучение моделей искусственного интеллекта, установлена степень такого влияния каждого из факторов. Дана оценка хода интеллектуализации таможенных институтов и анализ существующего научного аппарата оценки качества. Разработаны теоретические положения и методическое обеспечение оценки качества обучения моделей цифровых интеллектуальных сервисов, разрабатываемых на основе теории распознавания образов и применяемых в системах поддержки принятия решений таможенных органов. Обоснованно, что применение разработанных методических рекомендаций станет драйвером повышения качества таможенных услуг.
Ключевые слова
искусственный интеллект, интеллектуализация, интеллектуальные технологии, ФТС России, таможенные органы, таможенный контроль, инспекционно-досмотровый комплекс, таможенный сервис, цифровой интеллектуальный сервис, модель проблемной ситуации, глубокое обучение, машинное обучение, оценка качества модели, методические рекомендации.
