Найважливіші результати наукових досліджень лабораторії
- запропоновано ефективні методи формування навчальних вибірок на основі дослідження методів самонавчання, включаючи методи маркування нерозмічених даних та методи обгортки;
- визначено класи та можливі навчальні набори даних для оптимізації налаштування нейронних мереж з використанням методів напівкерованого навчання;
- розроблено (на основі дослідження методів обгортки та виділення їх переваг) класифікацію, засновану на кількості використаних класифікаторів та їх типах.
Отримані результати можуть бути використані при побудові систем штучного інтелекту в різних галузях науки та інженерії, впроваджені, зокрема в медичній та військовій сферах.
