SSOAR Logo
    • Deutsch
    • English
  • Deutsch 
    • Deutsch
    • English
  • Einloggen
SSOAR ▼
  • Home
  • Über SSOAR
  • Leitlinien
  • Veröffentlichen auf SSOAR
  • Kooperieren mit SSOAR
    • Kooperationsmodelle
    • Ablieferungswege und Formate
    • Projekte
  • Kooperationspartner
    • Informationen zu Kooperationspartnern
  • Informationen
    • Möglichkeiten für den Grünen Weg
    • Vergabe von Nutzungslizenzen
    • Informationsmaterial zum Download
  • Betriebskonzept
Browsen und suchen Dokument hinzufügen OAI-PMH-Schnittstelle
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Download PDF
Volltext herunterladen

(externe Quelle)

Zitationshinweis

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgenden Persistent Identifier (PID):
https://doi.org/10.22178/pos.94-17

Export für Ihre Literaturverwaltung

Bibtex-Export
Endnote-Export

Statistiken anzeigen
Weiterempfehlen
  • Share via E-Mail E-Mail
  • Share via Facebook Facebook
  • Share via Bluesky Bluesky
  • Share via Reddit reddit
  • Share via Linkedin LinkedIn
  • Share via XING XING

Проектирование моделей обучения и алгоритмические подходы в экспертной системе обучения

Design of Learning Models and Algorithmic Approaches in an Expert Learning System
[Zeitschriftenartikel]

Alizade, Aynur Akhmad kizi

Abstract

Статья раскрывает структуры моделей обучения в экспертной системе обучения и принципы алгоритмического построения при проектировании данной системы.  Проектирование и роль моделей обучения в процессе обучения экспертной системы, а также необходимость соблюдения единых принципов алгоритмического пост... mehr

Статья раскрывает структуры моделей обучения в экспертной системе обучения и принципы алгоритмического построения при проектировании данной системы.  Проектирование и роль моделей обучения в процессе обучения экспертной системы, а также необходимость соблюдения единых принципов алгоритмического построения при проектировании данных моделей, детально излагаются в ниже написанном контексте. В представленной статье, предлагаемые типы моделей формируются в аналитическом процессоре, являющимся межбазовым звеном, регулирующим процесс обучения. В процессе обучения необходимы различные виды обучаемых моделей, в зависимости от функции, которые они выполняют.... weniger


The article reveals the structures of learning models in an expert learning system and the principles of algorithmic construction in the design of this system. The invention and role of learning models in learning an expert system and the need to comply with the unified principles of algorithmic con... mehr

The article reveals the structures of learning models in an expert learning system and the principles of algorithmic construction in the design of this system. The invention and role of learning models in learning an expert system and the need to comply with the unified principles of algorithmic construction when designing these models are described in detail in the context written below. In the presented article, the proposed types of models are formed in the analytical processor, which is an InterBase link that regulates the learning process. Depending on their function, different types of trainable models are needed in the learning process.... weniger

Thesaurusschlagwörter
künstliche Intelligenz

Klassifikation
Naturwissenschaften, Technik(wissenschaften), angewandte Wissenschaften

Freie Schlagwörter
expert learning system; learning models; diagnostic testing; simulation models; algorithmic approach; overlay model; pocket dictionary

Sprache Dokument
Russisch

Publikationsjahr
2023

Seitenangabe
S. 5007-5011

Zeitschriftentitel
Path of Science, 9 (2023) 7

ISSN
2413-9009

Status
Veröffentlichungsversion; begutachtet (peer reviewed)

Lizenz
Creative Commons - Namensnennung 4.0


GESIS LogoDFG LogoOpen Access Logo
Home  |  Impressum  |  Betriebskonzept  |  Datenschutzerklärung
© 2007 - 2025 Social Science Open Access Repository (SSOAR).
Based on DSpace, Copyright (c) 2002-2022, DuraSpace. All rights reserved.
 

 


GESIS LogoDFG LogoOpen Access Logo
Home  |  Impressum  |  Betriebskonzept  |  Datenschutzerklärung
© 2007 - 2025 Social Science Open Access Repository (SSOAR).
Based on DSpace, Copyright (c) 2002-2022, DuraSpace. All rights reserved.