ТРАНСФЕРЛИ ЎҚИТИШ ВА СЕНТАМЕНТАЛ ТАҲЛИЛ ҚИЛИШНИНГ ТАКОМИЛЛАШТИРИЛГАН МАРКОВ УСУЛЛАРИНИ ИШЛАБ ЧИҚИШ
Keywords:
бюджет маблағлари, трансферли ўқитиш, сентаментал таҳлил, сунъий интеллект, Марков усуллари.Abstract
Мақолада давлат бюджетида ажратиладиган маблағлар соҳага, иқтисодий вазиятга, сиёсий қарорларга боғлиқ ҳолда ўзгаришларини Марков модели ёрдамида эҳтимолий моделлаштириш мақсадида трансферли ўқитиш ва сентаментал таҳлил қилишнинг такомиллаштирилган Марков усулларини ишлаб чиқиш батафсил ёритилган.
References
. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, A. Farhadi, “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection”, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 779-788, 2016.
URL: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91
2. A. Radford et al., “Learning Transferable Visual Models from Natural Language Supervision”, arXiv preprint arXiv:2103.00020, 2021.
URL: https://arxiv.org/abs/2103.00020
3. T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, J. Dean, “Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space”, arXiv preprint arXiv:1301.3781, 2013.
URL: https://arxiv.org/abs/1301.3781
4. J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, K. Toutanova, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”, arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.URL: https://arxiv.org/abs/1810.04805
5. I. Sutskever, O. Vinyals, Q. V. Le, “Sequence to Sequence Learning with Neural Networks”, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), vol. 27, 2014. URL: https://arxiv.org/abs/1409.3215
6. V. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory, Springer, 1995.
