Национальный институт
научного рецензирования

Предмет исследования. С учётом сформированного заголовка статья должна быть посвящена вопросам оптимизации производительности алгоритмов распознавания изображений на основе машинного обучения для мобильных устройств на базе операционной системы iOS.

Методология исследования базируется на анализе и синтезе данных. Ценно, что автор применяет графический инструментарий представления полученных результатов. При этом обращает на себя внимание отсутствие указанных источников под таблицами и рисунками. Особое внимание автор уделяет проведению эксперимента, который подтвердил авторскую гипотезу.

Актуальность исследования вопросов, сопряжённых с оптимизацией производительности алгоритмов распознавания изображений на основе машинного обучения для мобильных устройств на базе операционной системы iOS, не вызывает сомнения, т.к. вопросы цифровизации социально-экономических процессов обеспечивает ускорение их осуществления, что в том числе отражается и на экономии финансовых ресурсов. Потенциальную читательскую аудиторию интересуют возможности применения полученных результатах в решении задачи по обеспечению технологического суверенитета Российской Федерации.

Научная новизна в представленном на рецензирование материале присутствует. Например, связана с обоснованием тезиса о том, что «применение алгоритмов сжатия и квантизации радикальным образом снижает точность первоначальной нейронной сети – точность алгоритма машинного обучения упала в несколько раз, хотя и скорость работы выросла на порядок». Также было бы выигрышно в тексте статьи указать потенциальную читательскую аудиторию и конкретные направления использования полученных результатов.

Стиль, структура, содержание. Стиль изложения научный. Структура статьи автором выстроена. Рекомендуется также добавить блок «Обсуждение полученных результатов», а также часть заключения трансформировать в раздел «Дальнейшие направления научных исследований». Ознакомление с содержанием показало логичное изложение материала в рамках заявленных структурных элементов.

Библиография. Автором сформирован библиографический список из 20 наименований. Ценно, что в нём есть как отечественные, так и зарубежные авторы. Также было бы интересно изучить конкретные статистические данные, описывающие практику применения алгоритмов распознавания изображений на основе машинного обучения для мобильных устройств за последние годы. Это позволило бы автору дополнительно обосновать актуальность исследования с применением конкретного числового обоснования.

Апелляция к оппонентам. Несмотря на сформированный список научных публикаций, какой-либо научной дискуссии в тексте рецензируемой научной статьи не обнаружено. При доработке статьи автору рекомендуется уделить внимание устранению данного замечания. Это позволит автору конкретно показать наличие прироста научного знания, который однозначно автором сделан, но очень многое из текущей редакции не воспринимается настолько выигрышно, как могло бы быть представлено.

Выводы, интерес читательской аудитории. С учётом всего вышеизложенного заключаем о том, что статья подготовлена на высоком уровне, обладает научной новизной и практической значимостью. Доработка статьи по указанным в тексте замечаниям позволит ещё больше расширить потенциальную читательскую аудиторию.