Data Farming
| Частина з циклу |
| Машинне навчання та добування даних |
|---|
 |
Data Farming — процес генерації («вирощування») даних з метою застосування їх для створення штучного середовища (наприклад, віртуальної реальності), моделей різних систем, формування набірів даних для глибокого навчання нейронних мереж, тестування систем штучного інтелекту тощо[1].
Термін «Data Farming» запропонував Гарі Хорн у 1997 році [2]. Відповідна концепція була використана в рамках дослідного проєкту «Альберт», що виконувався в інтересах морської піхоти США[3].
Методологію Data Farming активно розвиває Організація НАТО з науки і технологій[1].
Один з підходів до реалізації Data Farming передбачає використання статистики пандемії COVID'19 та моделей, що її апроксимують, зокрема, SIR моделей[4].
- 1 2 Horne, Gary; Seichter, Stephan (7–10 Груд. 2014). Data Farming in support of NATO operations - methodology and proof-of-concept. Proceedings of the 2014 Winter Simulation Conference.
{{cite journal}}: Обслуговування CS1: Сторінки з неправильним форматом в діапазонах дат (посилання) - ↑ Horne, G. 1997. Data Farming: A Meta-Technique for Research in the 21st Century, briefing presented at the Naval War College. Newport, RI.
- ↑ Brandstein, A.; Horne, G. (1998). Data Farming: A Meta-Technique for Research in the 21st Century. Maneuver Warfare Science. Quantico, VA: Marine Corps Combat Development Command.
- ↑ Слюсар В.И. Data Farming на основе пандемической статистики.//I Міжнародна науково-практична Інтернет-конференція «Вплив пандемії COVID-19 на розвиток сучасного світу: загрози та можливості». 9 – 10 вересня 2021. – Дніпро. – С. 174 - 177. [Архівовано 17 вересня 2021 у Wayback Machine.]
