Найдено документов - 1 | Найти похожие: "Заглавие" = 'Анализ современных методов кластеризации и классификации' | Версия для печати |
Сортировать по:
1. Статья из журнала
Анализ современных методов кластеризации и классификации / С. К. Демченко, А. С. Увайсова, А.К. Дао [и др.]
// Вестник Международного университета природы, общества и человека "Дубна" : Серия "Естественные и инженерные науки". — 2020. — № 4. - С. 19 - 22 : рис., табл. — Библиогр.: с. 22.
// Вестник Международного университета природы, общества и человека "Дубна" : Серия "Естественные и инженерные науки". — 2020. — № 4. - С. 19 - 22 : рис., табл. — Библиогр.: с. 22.
Подробнее
Авторы: Демченко С. К., Увайсова А. С., Дао Ань Куан, Фам Лэ Куок Хань, Иванов Ф. Ф., Нгует Вьет Данг
Аннотация: За последние 20 лет методы машинного обучения прошли серьезный этап своего развития и сейчас представляют собой весьма функциональный инструмент для анализа данных. В настоящее время они применяются в любой сфере деятельности человека и помогают решать разнообразные задачи - от кредитного скоринга и прогнозирования цен на товары до распознавания номерных знаков автомобилей и синтеза речи. Наиболее актуальными из них являются задачи классификации и кластеризации объектов. В статье приведен обзор и анализ современных методов, способных решать данные задачи
Отраслевые рубрики: информатика, искусственный интеллект
Ключевые слова: алгоритмы классификации, алгоритмы кластеризации, анализ данных, задачи классификации, задачи кластеризации, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, распознавание образов
Индексы ББК: 32.813.5
Представления: Формат MARC21