Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/335091
Title: | Использование методов машинного обучения в анализе климатических данных |
Other Titles: | Using machine learning methods in climate data analysis / P. S. Goch, M. V. Korolyuk |
Authors: | Гоч, П. С. Королюк, М. В. |
Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Геофизика |
Issue Date: | 2025 |
Publisher: | Минск : БГУ |
Citation: | Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации : материалы ІІ Междунар. науч.-практ. конф., Респ. Беларусь, Минск, 22–24 апр. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: Н. В. Бровка (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 172-174. |
Abstract: | Глобальное потепление – одна из самых актуальных проблем современности, угрожающая экосистемам и будущему планеты. В работе рассмотрены методы анализа климатических данных с использованием машинного обучения. На основе исторических данных о температуре построена линейная регрессионная модель для выявления трендов и прогнозирования. Проект демонстрирует, как технологии ML помогают в понимании и решении глобальных экологических проблем |
Abstract (in another language): | Global warming is one of the most pressing problems of our time, threatening ecosystems and the future of the planet. The paper considers methods of analysing climate data using machine learning. Based on historical temperature data, a linear regression model is built to identify trends and make predictions. The project demonstrates how ML technologies help in understanding and solving global environmental problems |
Description: | Раздел VI. Исследования молодых ученых: актуальные проблемы и направления |
URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/335091 |
ISBN: | 978-985-881-796-1 978-985-881-798-5 (ч. 2) |
Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Appears in Collections: | 2025. Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
172-174.pdf | 369,75 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.