Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43904
Title: Граф знаний и машинное обучение как базис методологии искусственного интеллекта в обучении
Other Titles: System for complex analysis of data from internet sources
Authors: Пилецкий, И. И.
Батура, М. П.
Волорова, Н. А.
Piletski, I. I.
Batura, M. P.
Volarava, N. A.
Keywords: публикации ученых
материалы конференций
интернет-источники
машинное обучение
графовые базы данных
большие данные
internet sources
machine learning
graph databases
Big Data
Issue Date: 2021
Publisher: Бестпринт, РБ
Citation: Пилецкий, И. И. Граф знаний и машинное обучение как базис методологии искусственного интеллекта в обучении / И. И. Пилецкий, М. П. Батура, Н. А. Волорова // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей VII Международной научно-практической конференции, Минск, 19-20 мая 2021 года / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2021. – С. 198–209.
Abstract: Графовые технологии – это основа для создания интеллектуальных приложений. Граф знаний – одна из основных областей ИИ, который позволяет понимать предписывающую аналитику и приложения ИИ. Совместное применение графовых технологий, методов и алгоритмов машинного обучения позволяет получать скрытые зависимости и выполнять предиктивный анализ информации, получать ответы в режиме реального времени, реализовывать алгоритмы искусственного интеллекта. В статье приводятся методы построения графа знаний и применение машинного обучения при подготовке магистрантов по тематике «Обработка больших объемов информации», а также для получения экспертных данных при проведении исследовательских работ в университете. Graph technology is the foundation for building intelligent applications that enable more accurate predictions and faster decision making. The knowledge graph is one of the main areas of AI that enables us to understand prescriptive analytics and AI applications. The combined use of graph technologies, machine learning methods and algorithms allows you to obtain hidden dependencies and perform predictive analysis of information, receive answers in real time, and implement artificial intelligence algorithms. The article provides methods for constructing a graph of knowledge and the use of machine learning in the preparation of undergraduates on the topic "Processing large amounts of information", as well as for obtaining expert data during research at the university.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43904
ISBN: 978-985-7267-09-5
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2021)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Piletskiy_Graf.pdf1,4 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record


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