Logo BSU

  1. Электронная библиотека БГУ
  2. Механико-математический факультет
  3. НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ МЕХАНИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА
  4. Материалы конференций механико-математического факультета
  5. 2025. Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации
Даты публикации Авторы Заглавия Темы
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/335091
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorГоч, П. С.
dc.contributor.authorКоролюк, М. В.
dc.date.accessioned2025-09-30T08:43:14Z-
dc.date.available2025-09-30T08:43:14Z-
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationТрансформация 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.
dc.identifier.isbn978-985-881-796-1
dc.identifier.isbn978-985-881-798-5 (ч. 2)
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/335091-
dc.descriptionРаздел VI. Исследования молодых ученых: актуальные проблемы и направления
dc.description.abstractГлобальное 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
dc.language.isoru
dc.publisherМинск : БГУ
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Геофизика
dc.titleИспользование методов машинного обучения в анализе климатических данных
dc.title.alternativeUsing machine learning methods in climate data analysis / P. S. Goch, M. V. Korolyuk
dc.typeconference paper
dc.description.alternativeGlobal 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
Располагается в коллекциях:2025. Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
172-174.pdf369,75 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



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