55,9 тыс подписчиков

ТУСУР тестирует новые методы обучения нейросетей, точность выросла до 4 раз

9 декабря 20259 дек 2025

2 мин

Томск. 9 декабря. ИНТЕРФАКС - Томский госуниверситет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) протестировал новые методы машинного обучения нейросетей для прогноза стоимости акций и успеваемости студентов, сообщает пресс-служба вуза. В сравнении с классическими методами обучения точность прогнозирования нейросетей выросла в ряде случаев в 4 раза. Ученые использовали метод решения обратных задач - прием, позволяющий находить неизвестные параметры системы на основе наблюдаемых данных, восстанавливать первоначальные условия по конечному результату. "Мы рассматривали прогнозирование акций, собирали финансовые данные и "строили" разреженную нейронную сеть, которая прогнозирует дивиденды и стоимость акций. Также мы собирали информацию с тематических форумов инвесторов, чтобы посмотреть, как их активность и настроение влияют на цену и дивиденды, и генерировали синтетические показатели для нейронной сети с помощью больших языковых моделей относительно инвестиционного климата", - приводит п

В сравнении с классическими методами обучения точность прогнозирования нейросетей выросла в ряде случаев в 4 раза. Ученые использовали метод решения обратных задач - прием, позволяющий находить неизвестные параметры системы на основе наблюдаемых данных, восстанавливать первоначальные условия по конечному результату.

"Мы рассматривали прогнозирование акций, собирали финансовые данные и "строили" разреженную нейронную сеть, которая прогнозирует дивиденды и стоимость акций. Также мы собирали информацию с тематических форумов инвесторов, чтобы посмотреть, как их активность и настроение влияют на цену и дивиденды, и генерировали синтетические показатели для нейронной сети с помощью больших языковых моделей относительно инвестиционного климата", - приводит пресс-служба слова профессора кафедры автоматизированных систем управления ТУСУРа Екатерины Грибановой.

В рамках эксперимента, связанного с образованием, проанализировано то, как различная активность студентов влияет на успеваемость - посещение лекций, выполнение лабораторных работ, прохождение электронных курсов. На основе этих данных можно прогнозировать будущий уровень успеваемости учащихся.

По словам Грибановой, предложенный метод обучения позволяет создавать модели, которые обеспечивают более точное прогнозирование с меньшими вычислительными затратами.

"Мы дальше эти методы будем применять для задачи кластеризации данных, то есть разделения, будем строить гибридные алгоритмы, то есть этот метод обучения будем совмещать с классическими. Кроме того, мы планируем рассматривать данные методы обучения на других видах нейросетей: в настоящий момент мы рассмотрели только полносвязную сеть, в дальнейшем планируем работать с рекуррентными и сверточными, генеративными", - добавила она.

Исследование проходит в рамках проекта Российского научного фонда "Применение методов решения обратных некорректных задач в машинном обучении".

ТУСУР создан в 1962 году как институт радиоэлектроники и электронной техники, статус университета получил в 1997 году; ведет подготовку бакалавров, специалистов и магистров по всем основным разделам электроники и радиотехники, программирования, информационной безопасности, электронной и вычислительной техники, автоматики и систем управления, информационных технологий.

Понравилась статья? Обязательно напишите ваше мнение в комментариях. Больше интересных материалов — на канале Интерфакс-Россия в Дзене. Подписывайтесь!

Читайте также на Interfax-Russia.Ru:

Самое важное и интересное — "Интерфакс-Россия" в МАХ

Гаджеты и электроника

5,73 млн интересуются