Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/268003
Title: Современные вызовы и методы анализа данных
Other Titles: Modern data analysis` challenges and methods / V. Suvalov
Authors: Сувалов, В. О.
Keywords: ЭБ БГУ::МЕЖОТРАСЛЕВЫЕ ПРОБЛЕМЫ::Организация и управление
ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика
Issue Date: 2021
Publisher: Минск : БГУ
Citation: Тенденции экономического развития в XXI веке : материалы III Междунар. науч. конф., Минск, 1 марта 2021 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: А. А. Королёва (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2021. – С. 1014-1017.
Abstract: Работа посвящена современным вызовам науки об анализе данных, возникающих в ходе применения машинного обучения для целей прогнозирования. В частности, обсуждаются подходы к разделению массива данных на тренировочную, контрольную и проверочную выборки. Кроме того поднимается вопрос о возможности применения новых методов прогнозирования, которые позволяет использовать метод машинного обучения. Одним из таких методов является комбинирование прогнозов. Рассматриваются причины появления данного метода, даются рекомендации по его использованию
Abstract (in another language): This article is devoted to the modern challenges of the science of data analysis arising from the use of machine learning for forecasting purposes. In fairness, approaches to dividing the data set into training, control and test samples are discussed. In addition, question the about the possibility of applying new forecasting methods that can be used due to the machine learning method is raised. Combining forecast is one of these methods. The reasons for the appearance of this method are considered, recommendations for its use are given
Description: Секция 5. Цифровая трансформация в бизнесе, образовании и социальной сфере
URI: https://elib.bsu.by/handle/123456789/268003
ISBN: 978-985-881-220-1
Appears in Collections:2021. Тенденции экономического развития в XXI веке

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
1014-1017.pdf272,34 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.