7
правок
Изменения
→Другое
При решении какой-либо задачи часто бывает удобно генерировать специфические объекты для ее решения. Например, одна из задач машинного обучения в медицине {{---}} [[Машинное обучение в медицине#Генерация молекулярных структур|генерация новых молекул]], которые потенциально могут быть лекарствами. Для решения этой проблемы используют генеративные состязательные сети.
Еще одним примером может являться генерация наборов данных с заданными свойствами для задачи классификации<ref>[http://fppo.ifmo.ru/dissertation/?number=233319 Забашта Алексей Сергеевич, Генерация наборов данных для задачи классификации с заданными свойствами для повышения качества систем мета-обучения]</ref>. Это может использоваться, в частности, может использоваться для генерации данных для систем автоматической проверки программ или применяться в алгоритме алгоритмах предсказания стоимости изготовления детали по её чертежу и текстовым характеристикам. Можно генерировать [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5 юнит-тесты], чтобы быстрее находить ошибки при разработке программного обеспечения.<ref>[https://research.infosupport.com/wp-content/uploads/Unit-test-generation-using-machine-Master-Thesis-Laurence-Saes.pdf Unit test generation using machine learning]</ref> Генерация объектов активно развивается в наши дни и имеет множество применений, в частности, под специфические задачи в различных сферах деятельности.
=== Используемые модели ===
