Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/3016
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorIvchenko, Rodion-
dc.contributor.authorKupin, Andrii-
dc.contributor.authorКупін, Андрій Іванович-
dc.contributor.authorКупин, Андрей Иванович-
dc.date.accessioned2020-11-20T15:10:04Z-
dc.date.available2020-11-20T15:10:04Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationIvchenko R. Research and development of actual receptions, technologies and methods applicable in the solution of applied problems of machine learning for the purpose of predictive analysis / A. Kupin, R. Ivchenko // Journal of science. Lyon. – Lyon, France. – 2020. – № 9, vol. 1. – P. 33–45.uk_UA
dc.identifier.issn3475-3281uk_UA
dc.identifier.urihttp://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/3016-
dc.descriptionПроизведено исследование актуальных приемов, технологий и методик, применяемых при решении прикладных задач машинного обучения, по материалам научных статей в высокорейтинговых журналах зарубежных исследователей, аналитических и обзорных заметок из открытых источников, а также технической документации и пресс-релизов технических и программных решений. Поиск новых методов вы-бора моделей, перекрестной проверки, эволюционного и аналитического подбора алгоритмов обучения представляет как научный, так и чисто практический интерес. Развитие технологий машинного обучения только ускорится в ближайшем будущем. В настоящее время мы наблюдаем прогресс в развитии методик автоматизированного поиска путей построения эффективных обучающихся моделей анализа данных, применимых ко многим практическим задачам интеллектуального анализа данных. В ходе обзора современных тенденций в машинном обучении нами выделены перспективные направления фундаментальных и прикладных исследований в данной области.uk_UA
dc.description.abstractA study was made of relevant techniques, technologies and techniques used to solve applied problems of machine learning, based on materials from scientific articles in highly rated journals of foreign researchers, ana-lytical and review notes from open sources, as well as technical documentation and press releases of technical and software solutions. The search for new methods of model selection, cross-validation, evolutionary and analytical selection of training algorithms is of both scientific and purely practical interest. The development of machine learning technologies will only accelerate in the near future. Currently, we are witnessing progress in the develop-ment of automated search methods for constructing effective learning models for data analysis that are applicable to many practical problems of data mining. During the review of modern trends in machine learning, we identified promising areas of fundamental and applied research in this field.uk_UA
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherJournal of science. Lyon (France)uk_UA
dc.subjectmachine learninguk_UA
dc.subjectpredictive analysisuk_UA
dc.titleResearch and development of actual receptions, technologies and methods applicable in the solution of applied problems of machine learning for the purpose of predictive analysisuk_UA
dc.title.alternativeИсследование и разработка актуальных приемов, технологий и методик, применяемых при решении прикладных задач машинного обучения в целях предиктивного анализа-
dc.typeArticleuk_UA
local.submitter.emailkupin.andrew@gmai...uk_UA
Розташовується у зібраннях:Кафедра комп'ютерних систем та мереж
Наукові статті

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Kupin A. Research and development of actual.pdf1.91 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.