Огляд технологій автоматичного машинного навчання для систем з обробки природної мови

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorВишняк М. Ю.
dc.contributor.authorПироженко М. Ю.
dc.contributor.authorVyshniak Mykhailo Y.
dc.contributor.authorPyrozhenko Mykhailo Y.
dc.date.accessioned2025-05-27T10:31:04Z
dc.date.available2025-05-27T10:31:04Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionВишняк, М. Ю. Огляд технологій автоматичного машинного навчання для систем з обробки природної мови = Automated machine learning technologies for natural language processing systems / М. Ю. Вишняк, М. Ю. Пироженко // // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : Гельветика, 2025. – № 1 (499). – С. 118–125.
dc.description.abstractПобудова високоякісних систем штучного інтелекту залежить від знань експертів з машинного навчання та потребує великого обсягу роботи, що перешкоджає широкому застосуванню цих технологій в різних галузях діяльності людини. В цій роботі розглядаються сучасні підходи та системи автоматичного машинного навчання. Інструменти автоматичного машинного навчання спрощують процес збору даних, розробки функцій, створення та оцінки моделей, а тому полегшують впровадження систем штучного інтелекту, зокрема систем в галузі обробки природної мови. Також наводяться особливості застосування технологій машинного навчання щодо різних задач з обробки природньої мови. Мета. Аналіз стану розвитку методологічної бази розробки систем штучного інтелекту та систем автоматичного машинного навчання, зокрема, для побудови систем обробки природної мови. Методика. Дослідження проводилось з використанням системного підходу, методів абстрагування, системного аналізу, порівняння та синтезу. Результати. Нами розглянуті етапи ствонення систем штучного інтелекту та підходи, що застосовуються при побудові систем з застосуванням технології автоматичного машинного навчання. В результаті проведеної роботи представлено огляд підходів та систем автоматичного машинного навчання. Наукова новизна. Було вирішено актуальне наукове завдання, що полягає в огляді сучасних систем та підходів автоматичного машинного навчання. Практична значимість. Полягає в можливості застосування наукових положень та висновків дослідження для розробки та впровадження систем штучного інтелекту; у процесі викладання дисциплін з обробки природних мов у вищих навчальних закладах; під час написання посібників з обробки природних мов; під час проведення прикладних досліджень.
dc.description.abstract1Building high-quality artificial intelligence systems depends on the knowledge of machine learning experts and requires a large amount of work, which prevents the widespread use of these technologies in various fields of human activity. This paper discusses modern approaches and systems of automatic machine learning. Automatic machine learning tools simplify the process of data collection, feature development, model creation and evaluation, and therefore facilitate the implementation of artificial intelligence systems, including natural language processing systems. The article describes the peculiarities of applying machine learning technologies to various natural language processing tasks. Purpose. Analyzing the state of development of the methodological framework for the development of artificial intelligence systems and automatic machine learning systems, in particular, for the construction of natural language processing systems. Method. The study was conducted using a systematic approach, methods of abstraction, system analysis, comparison and synthesis. Results. We have reviewed the stages of creating artificial intelligence systems and the approaches used to build systems using automatic machine learning technology. As a result of this work, an overview of automatic machine learning approaches and systems is presented. Scientific novelty. We have solved an urgent scientific task, which is to review modern automatic machine learning systems and approaches. Practical importance. It is the possibility of applying the scientific provisions and conclusions of the study for the development and implementation of artificial intelligence systems; in the process of teaching natural language processing disciplines in higher education institutions; in writing manuals on natural language processing; in conducting applied research.
dc.identifier.issn2311-3405 (Print)
dc.identifier.issn2313-0415 (Online)
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/10544
dc.language.isouk
dc.relation.ispartofseriesУДК; 004.8
dc.subjectавтоматичне машинне навчання
dc.subjectобробка природної мови
dc.subjectтекстова аналітика
dc.subjectсистеми
dc.subjectметоди
dc.subjectмоделі
dc.subjectautomatic machine learning
dc.subjectnatural language processing
dc.subjecttext analytics
dc.subjectsystems
dc.subjectmethods
dc.subjectmodels
dc.titleОгляд технологій автоматичного машинного навчання для систем з обробки природної мови
dc.title.alternativeAutomated machine learning technologies for natural language processing systems
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Vyshniak.pdf
Розмір:
307.95 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

№ 1 (499) 2025