Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Актуальные проблемы биоразнообразия; Ульяновск; Ульяновск
Год издания: 2026
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети, выявление аномалий, прогнозирование состояния, обработка изображений, интерпретация результатов, качество данных, сложные системы
Аннотация: В статье рассматривается вопрос применения методов машинного обучения для анализа состояния и выявления отклонений в работе сложных технических и биологических систем. Описываются основные направления использования алгоритмов, включая обработку визуальной информации со сканирующих устройств и анализ цифровых журналов событий для прПоказать полностьюогнозирования нештатных ситуаций. Особое внимание уделяется ключевым вызовам при внедрении этих технологий: зависимости точности моделей от качества исходных данных, вопросам безопасности информации и необходимости корректной интерпретации результатов специалистами. В заключении делается вывод о перспективах развития аналитических методов на базе машинного обучения для повышения надежности систем.
Журнал: Актуальные проблемы биоразнообразия
Номера страниц: 206-208
Место издания: Чебоксары