| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Балатай, А. А. | - |
| dc.contributor.author | Сагнаева, С. К. | - |
| dc.date.accessioned | 2021-07-01T08:23:13Z | - |
| dc.date.available | 2021-07-01T08:23:13Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Балатай, А. А. Внедрение инструментов машинного обучения для обнаружения аномалий / А. А. Балатай, С. К. Сагнаева // Информационные технологии и управление : материалы 57-ой научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов по направлению 2, Минск, 19-23 апреля 2021 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск, 2021. – С. 31–35. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/44583 | - |
| dc.description.abstract | В статье рассмотрены широкие категории задач, которые могут использовать машинное обучение, также рассмотрим валидацию точности машинного обучения – моделей для прогнозирования. Разработка функций является критическим аспектом в машинном обучении, который включает в себя выбор и извлечение функций. Он используется для уменьшения размерности объемных данных и выявления дискриминантных признаков, которые снижают вычислительные издержки и повышают точность моделей 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 | кластеризация K-mean | ru_RU |
| dc.title | Внедрение инструментов машинного обучения для обнаружения аномалий | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и управление : материалы 57-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2021)
|
