| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Зарипов, Е. А. | - |
| dc.contributor.author | Лазаренко, С. А. | - |
| dc.date.accessioned | 2026-11-09T07:44:14Z | - |
| dc.date.available | 2026-11-09T07:44:14Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Зарипов, Е.А. Оптимизация гиперпараметров моделей машинного обучения на основе эволюционных алгоритмов и суррогатного моделирования / Е.А. Зарипов, С.А. Лазаренко // Научный результат. Информационные технологии. - 2026. - Т.11, №2.-С. 109-120. - DOI: 10.18413/2518-1092-2026-11-2-0-9. - Библиогр.: с. 118-120. | ru |
| dc.identifier.uri | http://dspace.bsuedu.ru/handle/123456789/67576 | - |
| dc.description.abstract | Цель работы заключается в разработке и математическом обосновании гибридного алгоритма оптимизации гиперпараметров моделей машинного обучения, объединяющего механизмы эволюционного поиска и адаптивного суррогатного моделирования для повышения эффективности поиска глобального экстремума в условиях ограниченных вычислительных ресурсов | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.subject | информационные технологии | ru |
| dc.subject | машинное обучение | ru |
| dc.subject | математика | ru |
| dc.subject | математическое программирование | ru |
| dc.subject | численное моделирование | ru |
| dc.subject | оптимизация гиперпараметров | ru |
| dc.subject | эволюционные алгоритмы | ru |
| dc.subject | суррогатное моделирование | ru |
| dc.subject | гауссовские процессы | ru |
| dc.subject | активное обучение | ru |
| dc.subject | глобальный экстремум | ru |
| dc.subject | вычислительная эффективность | ru |
| dc.subject | временные ряды | ru |
| dc.subject | автоматизированное машинное обучение | ru |
| dc.title | Оптимизация гиперпараметров моделей машинного обучения на основе эволюционных алгоритмов и суррогатного моделирования | ru |
| dc.type | Article | ru |
| Appears in Collections: | Т. 11, № 2
|
