Список публикаций по ключевому слову: «машинное обучение»


Технические науки

Дата публикации: 28.12.2023 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Филенко Александр Николаевич , студент
ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина» , Краснодарский край
Сергеев Александр Эдуардович , преподаватель
ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина , Краснодарский край

«Математика и информационные технологии»

Скачать статью

Статья рассматривает значимость информационных технологий в развитии математики. Обсуждаются ключевые области влияния информационных технологий на современную математику, включая вычислительные методы, визуализацию, сотрудничество, машинное обучение и развитие новых математических областей.

Экономика

Дата публикации: 27.11.2023 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Малыженков Павел Валерьевич , канд. экон. наук , доцент
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» , Нижегородская обл

«Бизнес-приложения машинного обучения в секторе розничной торговли в рамках концепции «Индустрия 4.0»»

Скачать статью

В статье речь идёт о том, что в условиях современного бизнеса, характеризующегося стремительным технико-логическим прогрессом и меняющимися ожиданиями потребителей, актуальность различных аспектов бизнес-применения машинного обучения как одной из технологий "Индустрии 4.0" приобретает первостепенное значение.

Технические науки

Дата публикации: 21.04.2023 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Лихоузов Кирилл Игоревич , аспирант
АНО ВО «Московский информационно-технологический университет – Московский архитектурно-строительный институт» , Москва г

«Применение задач машинного обучения на платформе распределенных вычислений больших данных в банковской сфере»

Скачать статью

В настоящее время наблюдается колоссальный рост количества цифровых данных, и, по данным экспертов, этот объем будет увеличиваться на 30–40% ежегодно. Объем данных, созданных в 2020 году, более чем в 3 раза превышает объем данных за 2015 год, и составляет 64 Зеттабайт (Зб). В 2022 году объемы всех данных, накопленных человечеством, составили примерно 97 Зб, а к 2025 году это число возрастет до 180 Зб. В связи с этим многие компании ищут новые способы, методы, автоматизированные системы по обработке таких данных. В статье рассмотрены платформы по обработке данных, которые позволят финансовым организациям выйти на новый уровень как по качеству оценки кредитоспобности, риск-менеджменту, так и по прибыли.

Экономика

Дата публикации: 21.04.2023 г.
Оцените материал Средняя оценка: 4 (Всего: 27)
Зинченко Рустэм Игоревич , магистрант
Торосян Елена Константиновна , канд. экон. наук , доцент
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет ИТМО» , Санкт-Петербург г

«Современные тенденции цифровой трансформации нефтегазовой отрасли Казахстана»

Скачать статью

В статье рассмотрена роль нефтегазовой отрасли в экономике Казахстана, а также современные тенденции цифровой трансформации отрасли в стране, включающие такие технологии, как искусственный интеллект, большие данные, интернет вещей, машинное обучение и цифровой двойник.

Дата публикации: 17.02.2022 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Иванькова Светлана Сергеевна , студентка
Институт магистратуры ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» , Санкт-Петербург г

«Оценка и анализ риска банкротства с использованием Decision Tree модели машинного обучения»

Скачать статью

Эффективное и заблаговременное прогнозирование банкротства компаний имеет важно значение для всех участников рынка. По мере развития информационного общества традиционные методы выявления банкротства становятся менее эффективными и более трудозатратными. Поэтому сочетание традиционных методов с современными моделями искусственного интеллекта может быть эффективно применено в современных экономических условиях. Основная цель данной статьи – оценить риск банкротства с помощью дерева решений, сравнить различные модели машинного обучения, определить наилучшую модель и соответствующий набор переменных для прогнозирования банкротства компаний.

Дата публикации: 04.09.2020 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Санников Алексей Олегович , аспирант
НОЧУ ВО «Московский финансово-промышленный университет «Синергия» , Москва г

«Внедрение технологий искусственного интеллекта для цифровизации экономики»

Скачать статью

В статье изложено обоснование цифровой трансформации экономики, в частности использования искусственного интеллекта (ИИ) в механизмах деятельности компаний РФ и за рубежом. Проведено исследование распространенности использования искусственного интеллекта. Автором рассмотрены существующие условия, а также предложены идеи для ускоренного внедрения технологий машинного обучения.

Экономика предпринимательства, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами

Дата публикации: 09.06.2018 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Разумовский Кирилл Андреевич , канд. экон. наук , доцент
ФГАОУ ВО «Российский университет транспорта (МИИТ)» , Москва г

«Некоторые проблемы и последствия изменения бизнес-уклада при переходе к цифровой экономике»

Скачать статью

Статья рассматривает некоторые сложности и противоречия, возникшие вместе с другими изменениями, привнесенными последней серией инновационных волн, связанных c системами сбора и обработки информации, их последствиями для бизнеса и отношений между обществом и бизнесом.

Технические науки

Дата публикации: 14.02.2018 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Дмитриев Егор Андреевич , студент
ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева» , Самарская обл

«Метод Виолы – Джонса»

Скачать статью

В данной работе рассматривается один из методов детектирования лиц на изображении или в видеопотоке – алгоритм Виолы – Джонса.

Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)

Дата публикации: 01.08.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Дмитриев Егор Андреевич , студент
ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева» , Самарская обл

«Нейронные сети для перевода»

Скачать статью

В данной работе рассматривается один из способов применения нейронных сетей – использование в переводе с одного языка на другой. Автором представлена система, которая переводит английские тексты на испанский язык.

Дата публикации: 02.08.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Дмитриев Егор Андреевич , студент
ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева» , Самарская обл

«Нейронные сети для распознавания речи»

Скачать статью

В данной работе рассматривается один из способов применения нейронных сетей – распознавание речи.

Технические науки

Дата публикации: 05.09.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Караев Александр Дмитриевич , магистрант
Караева Дария Александровна , магистрант
ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (государственный университет)» , Московская обл

«Применение генетического алгоритма для имитации искусственного интеллекта в игре»

Скачать статью

В данной статье рассмотрен пример использования нейронной сети для создания интеллектуального бота для игры 2048. Использована модифицированная версия генетического алгоритма, подобраны оптимальные параметры для достижения высоких результатов. Показано, что написанная программа может достигать лучших результатов, нежели среднестатистический игрок.

Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)

Дата публикации: 05.06.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Шаронина Ирина Сергеевна , студентка
Скляр Анастасия Владимировна , студентка
Шлыкова Ольга Анатольевна , студентка
Заболотских Татьяна Александровна , студентка
ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет» , Омская обл

«Актуальность вопроса машинного обучения»

Скачать статью

Данная статья посвящена вопросу машинного обучения, описаны области применения новых технологий, рассмотрены основные виды нейронных сетей и их применение в распознавании текста, системах управления и телекоммуникаций.

Технические науки

Дата публикации: 18.12.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Моша Диана Александровна , магистрант
Институт информационных технологий и телекоммуникаций ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет» , Ставропольский край

«Процессор Intel Nervana для систем искусственного интеллекта»

Скачать статью

В данной статье предлагается обзор нового специализированного процессора Nervana NNP от компании «Intel», который предназначен для работы с системами искусственного интеллекта. В статье выяснены особенности и преимущества процессора, его предназначение.

Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)

Дата публикации: 22.08.2018 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Шицелов Анатолий Вячеславович , магистр , инженер
Центр прогнозирования и развития ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО

«Алгоритмы адаптивного бустинга как инструмент прогнозирования аварий на примере разлива нефти В ХМАО – Югре»

Скачать статью

В статье представлен общий подход к прогнозированию участков, на которых произойдёт разлив нефти в регионе c использованием модели черного ящика и алгоритмов адаптивного бустинга. Предложены подходы к формированию обучающей выборки и особенности работы с алгоритмом AdaBoost.

Дата публикации: 22.08.2018 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Шицелов Анатолий Вячеславович , магистр , инженер
Центр прогнозирования и развития ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО

«Общий алгоритм предварительной обработки естественного языка»

Скачать статью

В статье представлен общий подход к базовой обработке текстов на естественном языке. Рассмотрен сценарий обработки исходно текста на русском языке для получения массива токенов, с которыми можно в дальнейшем работать как с классами.

Технические науки

Дата публикации: 29.06.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Дмитриев Егор Андреевич , студент
ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева» , Самарская обл

«Линейная регрессия»

Скачать статью

В статье рассматривается один из методов машинного обучения – линейная регрессия.

Дата публикации: 29.06.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Дмитриев Егор Андреевич , студент
ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева» , Самарская обл

«Реализация многослойной сети персептрона»

Скачать статью

В статье рассматривается способ реализации многослойной сети персептрона.

Дата публикации: 29.06.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Дмитриев Егор Андреевич , студент
ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева» , Самарская обл

«Нелинейная регрессия»

Скачать статью

В статье рассматривается один из методов машинного обучения – нелинейная регрессия.

Дата публикации: 29.06.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Дмитриев Егор Андреевич , студент
ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева» , Самарская обл

«Линейные классификаторы»

Скачать статью

В данной исследовательской работе автором рассматривается один из методов машинного обучения – использование метрических классификаторов.

Дата публикации: 28.06.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Дмитриев Егор Андреевич , студент
ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева» , Самарская обл

«Логические классификаторы»

Скачать статью

В данной работе автором рассматриваются один из методов машинного обучения – использование метрических классификаторов.

Дата публикации: 28.06.2017 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Дмитриев Егор Андреевич , студент
ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева» , Самарская обл

«Метрические классификаторы»

Скачать статью

В данной работе рассматриваются один из методов машинного обучения – использование метрических классификаторов. Автором также представлены типы метрических алгоритмов.

Информатика и вычислительная техника

Дата публикации: 22.06.2018 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Ганненкова Ольга Сергеевна , магистрант
ФГАОУ ВО «Южно-Уральский государственный университет (НИУ)» , Челябинская обл

«BigData & Machine learning: решения по извлечению ценности из данных (продажи)»

Скачать статью

В данной статье рассматриваются подходы, логика и целесообразность применение в бизнесе машинного обучения и больших данных и их влияние при принятии решений.

Дата публикации: 14.04.2023 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Лихоузов Кирилл Игоревич , аспирант
АНО ВО «Московский информационно-технологический университет – Московский архитектурно-строительный институт» , Москва г

«Применение платформы распределенных вычислений больших данных в банковской сфере»

Скачать статью

В настоящее время наблюдается колоссальный рост количества цифровых данных, и, по данным экспертов, этот объем будет увеличиваться на 30–40% ежегодно. Объем данных, созданных в 2020 году, более чем в 3 раза превышает объем данных за 2015 год, и составляет 64 Зеттабайт (Зб). В 2022 году объемы всех данных, накопленных человечеством, составили примерно 97 Зб, а к 2025 году это число возрастет до 180 Зб. В связи с этим многие компании ищут новые способы, методы, автоматизированные системы по обработке таких данных. В статье рассмотрены платформы по обработке данных, которые позволят финансовым организациям выйти на новый уровень как по качеству оценки кредитоспобности, риск-менеджменту, так и по прибыли.