Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45874
Название: Machine learning methods for evaluating innovative projects
Авторы: Shmeleva, A.
Goldobin, I.
Klimova, E.
Moskvin, A.
Lygarev, Y.
Ключевые слова: материалы конференций;conference proceedings;learning methods;innovative projects
Дата публикации: 2021
Издательство: БГУИР
Описание: Machine learning methods for evaluating innovative projects / A. Shmeleva [et al.] // Nano-Desing, Tehnology, Computer Simulations = Нанопроектирование, технология, компьютерное моделирование (NDTCS-2021) : тезисы докладов XIX Международного симпозиума, Минск, 28–29 октября 2021 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2021. – P. 111–112.
Аннотация: The use of mathematical methods and machine learning algorithms based on them for solving applied decision-making problems is an urgent development of information technologies. Note that the proposed methods will automate and optimize the processing of projects submitted for consideration. In essence, the developed mathematical model and its implementation are a prototype of an expert decision-making system. The results obtained when solving the problem of evaluating innovative projects how the applicability of machine learning and artificial intelligence methods, which allow evaluating the characteristics of a project and selecting the most promising ones in order to minimize the risks of investors.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45874
Располагается в коллекциях:NDTCS 2021

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Shmeleva_Machine.pdf267.27 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание Просмотр статистики Google Scholar

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