Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/280036
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorКобзарь, У. А.
dc.date.accessioned2022-05-24T13:13:32Z-
dc.date.available2022-05-24T13:13:32Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationКомпьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022) : материалы III Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 21–22 апр. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (отв. ред.) [и др.]. – Минск : РИВШ, 2022. – С. 45-48.
dc.identifier.isbn978-985-586-561-3
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/280036-
dc.descriptionСекция «Системы машинного и глубокого обучения»
dc.description.abstractВ работе исследуется возможность определения подходящего типа визуализации на основе признаков, извлекаемых из данных, с помощью алгоритмов машинного обучения. Для этого решение задачи разбивается на два этапа: определение типа визуализации и определение осей для отображения данных. Алгоритмы протестированы на наборах данных и соответствующих им визуализациях, полученных из Plotly Community Feed
dc.language.isoru
dc.publisherМинск : РИВШ
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.titleИнтеллектуальная визуальная аналитика сложных данных
dc.typeconference paper
Располагается в коллекциях:2022. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022)

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
45-48.pdf432,79 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.