Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/268003Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Сувалов, В. О. | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-10T07:16:20Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-10T07:16:20Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.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. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-220-1 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/268003 | - |
| dc.description | Секция 5. Цифровая трансформация в бизнесе, образовании и социальной сфере | |
| dc.description.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 | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::МЕЖОТРАСЛЕВЫЕ ПРОБЛЕМЫ::Организация и управление | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика | |
| dc.title | Современные вызовы и методы анализа данных | |
| dc.title.alternative | Modern data analysis` challenges and methods / V. Suvalov | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.description.alternative | 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 | |
| Располагается в коллекциях: | 2021. Тенденции экономического развития в XXI веке | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 1014-1017.pdf | 272,34 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.