Автоматизированная система генерации, обучения и использования искусственных нейронных сетей

Резюме: Цель: обосновать актуальность создания автоматизированной системе генерации моделей сложно формализованных объектов. Описан подход к созданию подобной системы на базе глубокого обучения. Материалы и методы: в статье описана архитектура и приложения автоматизированной системы генерации и обучения искусственных нейронных сетей на базе генетического алгоритма. Результаты: проведено тестирование (валидация) представленной системы на примере решения задачи прогнозирования параметров ледохода на реке Северная Двина. Выводы: показаны преимущества и недостатки, особенности реализации, области применения представленной системы.

Ключевые слова: машинное обучение, data mining, искусственные нейронные сети.

V.A. Sobolevsky

The system of automated development, learning and execution of artificial neural networks

Summary: Goal: the need for systems of automated generation of models of complexly formalized objects is considered. The approach to the creation of such a system based on deep learning is described. Materials and methods: the article describes the architecture of the application of automated learning, based on deep learning, in particular on the basis of the genetic algorithm. Results: the testing of the presented system was carried out on the example of solving the problem of predicting the parameters of ice drift on the Northern Dvina River. Conclusion: the advantages and disadvantages, features of implementation, the scope of the presented system are shown.

Keywords: machine learning, data mining, artificial neural networks

doi:10.34219/2078-8320-2019-10-3-100-107