УДК 004.855
DOI: 10.36871/2618-9976.2023.10-2.001
Авторы
Сергей Владимирович Гарбук,
Кандидат технических наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», директор по научным проектам, Технический комитет по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект», председатель
Аннотация
В данной статье предлагается подход машинного обучения стандартизации в области интеллектуальных средств изменений. Показываются схемы применения методов машинного обучения для компенсации случайных ошибок измерений. Подробно разбираются существенные факторы эксплуатации и их вариативность, а также наглядно показывается, как создание нормативно-технической базы проведения испытаний интеллектуальных СИ и соответствующей системы оценки соответствия обеспечит разработку алгоритмов ИИ, позволяющих прогнозировать ошибки измерений.
Ключевые слова
искусственный интеллект
машинное обучение
существенные факторы эксплуатации
обучающий набор данных
