Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/334568
Заглавие документа: Применение машинного обучения для предиктивного моделирования в условиях цифровизации
Другое заглавие: Application of machine learning for predictive modeling in the context of digitalization / A. A. Evseeva
Авторы: Евсеева, А. А.
Тема: ЭБ БГУ::МЕЖОТРАСЛЕВЫЕ ПРОБЛЕМЫ::Организация и управление
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
Дата публикации: 2024
Издатель: Минск : БГУ
Библиографическое описание источника: Цифровая трансформация – шаг в будущее : материалы V Междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых, Минск, 2 окт. 2024 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: И. А. Карачун (гл. ред.), А. А. Королёва, Б. Н. Паньшин. – Минск : БГУ, 2024. – С. 498-500.
Аннотация: В статье исследуются возможности предиктивного моделирования и аналитики данных в бизнесе и здравоохранении. Рассматривается применение машинного обучения для оптимизации процессов, улучшения качества обслуживания и раннего выявления рисков. Приводятся примеры успешного использования этих технологий в различных отраслях, подчеркивая их значимость для повышения эффективности и конкурентоспособности организаций
Аннотация (на другом языке): The article explores the possibilities of predictive modeling and data analytics in business and healthcare. The application of machine learning to optimize processes, improve the quality of service and early identification of risks is considered. Examples of successful use of these technologies in various industries are given, emphasizing their importance for improving the efficiency and competitiveness of organizations
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/334568
ISBN: 978-985-881-704-6
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2024. Цифровая трансформация – шаг в будущее

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
498-500.pdf210,3 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



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