| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Пискун, Г. А. | - |
| dc.contributor.author | Алексеев, В. Ф. | - |
| dc.contributor.author | Воронко, Т. М. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2023-05-30T12:12:33Z | - |
| dc.date.available | 2023-05-30T12:12:33Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | - |
| dc.identifier.citation | Пискун, Г. А. Актуальность использования языка javascript для разработки моделей машинного обучения / Г. А. Пискун, В. Ф. Алексеев, Т. М. Воронко // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей IX Международной научно-практической конференции, Минск, 17–18 мая 2023 г. : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2023. – С. 432-438. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51666 | - |
| dc.description.abstract | Выполнен анализ применимости и актуальности использования языка программирования
JavaScript для разработки моделей машинного обучения. Рассмотрены основные преимущества и недостатки данного
метода работы с искусственным интеллектом в сравнении с аналогами, такими как Python, а также описаны
особенности JavaScript-библиотеки TensorFlow.js, с предоставлением примера программы для построения модели,
предсказывающей координаты точки по заданным параметрам. Установлено, что использование JavaScript может
быть полезно для легковесных и нетребовательных к ресурсам кроссплатформенных веб-приложений,
использующих модели машинного обучения. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
| dc.subject | искусственный интеллект | ru_RU |
| dc.title | Актуальность использования языка javascript для разработки моделей машинного обучения | ru_RU |
| dc.title.alternative | Relevance of using JavaScript language for developing machine learning models | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The applicability and relevance of using the JavaScript programming language for developing machine
learning models is analyzed. The main advantages and disadvantages of this method of working with artificial intelligence in
comparison with analogues such as Python are considered, and the features of the TensorFlow.js JavaScript library are
described, providing an example program for building a model that predicts the coordinates of a point according to given
parameters. | ru_RU |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2023)
|
