Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Развитие методов анализа данных должно вестись с опорой на 3 направления: машинное обучение (кластеризация, регрессия, анализ текстов, ...), анализ временных рядов (изменения показателей во времени), анализ контекста (работа моделей с привлечением баз знаний). Анализ данных с учетом контекста предлагается строить по следующей схеме (рис. 1). Искусственный интеллект и науки о данных VII Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии ...

Название :	Моделирование контекста в задачах предиктивной аналитики
Авторы/Редакторы :	Романов А. А. Филиппов А. А.
Дата публикации :	2021
Библиографическое описание :	Романов, А. А. Моделирование контекста в задачах предиктивной аналитики / А. А. Романов, А. А. Филиппов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 030692.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\466152
Ключевые слова:	задачи прогностики дополнительная информация прогнозирование временных рядов принятие управленческих решений предиктивная аналитика онтология контекстные сведения моделирование контекста
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.