Сжатые графические представления в машинном обучении применяются в следующих областях:
Сжатие цифровых изображений. 24 Это необходимо для повышения качества и скорости обработки изображений в таких сферах, как удалённое обучение, телекоммуникации, интерактивные развлечения, дистанционное управление техническими устройствами. 2 На всех этапах технологии сжатия (сегментация, аппроксимация пикселов сохраняемых областей, имитация отбрасываемых зон и др.) применяются алгоритмы машинного обучения, основанные на автоэнкодерах, свёрточных и состязательных нейросетях. 2
Медицина. 3 Графическое представление входных данных используется в таких методах исследования человеческого организма, как электрокардиография, реография, электроэнцефалография. 3
Финансовый анализ. 3 Методы и алгоритмы распознавания фигур на графиках применяются для формирования обучающих данных для систем механической торговли на валютных и фондовых рынках. 3
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.