000			03412nam0a2200397 4500
001			RU\NLR\BIBL_A\016242154
005			20240912110501.0
021			_aRU _bКН-П-22-084478 _9КН-П-22-7456
035			_a(NLR Aleph) 016242154
035			_a(RuMoRGB)011418358
090			_a12800739 _c12800739
100			_a20221219d2022 k y0rusy50 ca
101	0		_arus _deng
102			_aRU
105			_aa|||z|||010zy
181		0	_ai _baxxe
182		0	_an
200	1		_aФормирование синтетических данных при подготовке обучающих множеств для систем предупреждения ЧС _fВ. И. Балута
203			_aТекст _bвизуальный _cнепосредственный
210			_aМосква _cИПМ им. М. В. Келдыша РАН _d2022
215			_a28 с. _cцв. ил. _d21
225	1		_aПрепринт _fИн-т прикл. математики им. М. В. Келдыша Рос. акад. наук _x2071-2898 _v№ 63 за 2022 г.
225	1		_aПрепринты ИПМ им. М. В. Келдыша _dKeldysh Institute preprints _zeng
300			_aНа обл.: Рос. акад. наук - 300 лет
300			_aРез. англ.
320			_aБиблиогр.: с. 24-27 (51 назв.)
330			_aНастоящий препринт включает краткий обзор информационных материалов по проблеме формирования синтетических данных и обоснование возможности применения математического моделирования для подготовки обучающих множеств в интересах создания средствами машинного обучения прогнозных и аналитических моделей, применяемых в системах предупреждения и реагирования на ЧС. Дана оценка современного состояния исследований в области машинного обучения, проведен анализ и обобщение практических методов получения синтетических данных для формирования обучающих множеств с детализацией особенностей применительно к представлению информации в виде числовых, текстовых или образных форматов, выработаны рекомендации по использованию различных механизмов создания синтетических данных в целях подготовки обучающих множеств прогнозных и аналитических моделей по основным видам угроз
606	1		_aЧрезвычайные ситуации _xПредупреждение _xКомпьютерное моделирование _92451160 _3RU\NLR\AUTH\6601674961
675			_a519.6 _v4
686			_a22.19 _2rubbks
686	1		_aЦ69,6(2Р)0-5
700		1	_aБалута _bВ. И. _gВиктор Иванович
942			_cBOOK
980			_aNB