ЕВОЛЮЦІЯ МЕТОДІВ AI ДЛЯ МІНІМІЗАЦІЇ РИЗИКІВ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ В IOT: ВІД КЛАСИЧНИХ АЛГОРИТМІВ ДО ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ - ШВИДЧЕНКО, Олександр; ЗАГОРОДНІЙ, Дмитро (ВИМІРЮВАЛЬНА ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ТЕХНІКА В ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСАХ, 2025)
Дана стаття є оглядовою роботою, що аналізує історичний розвиток штучного інтелекту (AI) для подолання інформаційної невизначеності в системах Інтернету речей (IoT). Розглянуто етапи від класичних методів (байєсівські мережі, нечітка логіка) до машинного навчання (SVM, decision trees) та сучасних підходів глибокого навчання (CNN, RNN, GAN), з акцентом на їх застосування для забезпечення безпеки, повноти даних та обробки шуму в IoT-сценаріях, таких як смарт-міста та промисловість 4.0. Обговорюються виклики та майбутні тенденції за напрямком теми статті та розписано відповідні висновки.