Декомпозиція машини глибинного навчання на основі наборів спеціалізованих датасетів для зменшення часу обробки просторової інформації - Тимчук , Володимир; Литвин , Василь; Перегуда , Олександр (Військово-технічний збірник, 2023)
Для ефективного військового управління створення комплексів засобів автоматизації, систем обробки просторової інформації, передусім консолідованих, є пріоритетною задачею в умовах постійного зростання даних і вимог до їх збирання, передачі, зберігання, обробки та використання. Системи глибинного навчання дають високу точність прогнозування, але потребують адаптації до військово-прикладних задач, у яких часові критерії, програмно-апаратні обмеження та долання невизначностей, зумовлених протиборством, є критичними. Використовуючи спеціалізовані датасети у каналах системи консолідованої обробки просторової інформації, її максимальну ефективність досягають через декомпозицію процесів обробки у системі з машиною глибинного навчання. Порівняно малі обсяги набору спеціалізованих датасетів уможливлюють надвисоку швидкодію процесів обробки інформації. При цьому людський фактор, необхідний для інформаційно-аналітичної роботи, залишається ключовим.