Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/128538
Title: Прогнозирование методом машинного обучения
Other Titles: MACHINE LEARNING FORECASTING
Authors: Мезенин, А.
Салихова, М.
Побединский, В.
Mezenin, A.
Salikhova, M.
Pobedinsky, V.
Issue Date: 2023
Publisher: Издательский дом «Ажур»
Citation: Мезенин А. Прогнозирование методом машинного обучения / А. Мезенин, М. Салихова, В. Побединский. – Текст : электронный // Роль технического регулирования и стандартизации в эпоху цифровой экономики : сборник статей участников V Международной научно-практической конференции молодых ученых (Екатеринбург, 2 ноября 2023 г.) . – Издательский дом «Ажур» : Екатеринбург, 2023. – С. 287-292.
Abstract: В связи с увеличением количества данных, мощности компьютеров, качество прогнозов повысилось благодаря разработкам в сфере машинного обучения. После совершенствования в области хранении и работе в сборе большого объема данных появились новые алгоритмы машинного обучения. Современные компьютеры имеют мощные процессоры, а с помощью новых моделей машинного обучения можно получить более точный прогноз, поэтому данная отрасль информационных технологий получила название «искусственный интеллект». Машинное обучение тесно взаимодействует с искусственным интеллектом, но все же это - разные понятия.
Due to the increase in the amount of data, the power of computers, the quality of forecasts has increased thanks to developments in the field of machine learning. After improvements in the field of storing and collecting large amounts of data, new machine learning algorithms have appeared. Modern computers have powerful processors, and with the help of new machine learning models, you can get a more accurate forecast, so this branch of information technology has been called "artificial intelligence". Machine learning interacts closely with artificial intelligence, but they are still different concepts.
Keywords: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
ЕСТЕСТВЕННЫЙ ЯЗЫК
КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА
ТОЧНОСТЬ ПРОГНОЗА
КОМПАНИЯ
РЕГРЕССИЯ
MACHINE LEARNING
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
NATURAL LANGUAGE
COMPUTER SYSTEM
FORECAST ACCURACY
COMPANY
REGRESSION
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/128538
Conference name: V международная научно-практическая конференция молодых ученых «Роль технического регулирования и стандартизации в эпоху цифровой экономики»
V International Scientific and Practical Conference of Young Scientists "The Role of Technical Regulation and Standardization in the Era of the Digital Economy"
Conference date: 02.11.2023
RSCI ID: 55927815
ISBN: 978-5-91256-614-1
Origin: Роль технического регулирования и стандартизации в эпоху цифровой экономики. — Екатеринбург, 2023
Appears in Collections:Конференции, семинары

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
978-5-91256-614-1_2023_047.pdf265,69 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.