| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Потапенко, Н. И. | - |
| dc.contributor.author | Буд-Гусаим, В. А. | - |
| dc.contributor.author | Василькова, А. Н. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2023-05-31T07:28:51Z | - |
| dc.date.available | 2023-05-31T07:28:51Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | - |
| dc.identifier.citation | Потапенко, Н. И. Вig Data и машинное обучение / Н. И. Потапенко, В. А. Буд-Гусаим, А. Н. Василькова // 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. 239-243. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51691 | - |
| dc.description.abstract | Большие данные (Big Data) является мощным инструментом для решения и переосмысления
проблем в IT сфере, бизнесе, медицине и т.д. Поскольку объем данных продолжает расти с невероятной скоростью,
способность правильно их обрабатывать стала важнейшим ключом к созданию богатого источника для обучения
алгоритмов.Для работы с Big Data используют различные методы машинного обучения (ML), такие как деревья
решений, алгоритмы кластеризации, нейросети, которые способны учиться на обрабатываемых ими данных. Цель
статьи – дать представление о том, как организации могут использовать ML и Big Data, чтобы получить конкурентное
преимущество в современном мире, управляемом данными. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | большие данные | ru_RU |
| dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.title | Вig Data и машинное обучение | ru_RU |
| dc.title.alternative | Big Data and machine learning | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | Big Data is the vehicle for solving and rethinking problems in IT, business, medicine, etc. The volume of
data search continues to grow at an incredible rate, the ability to choose the right one has become an important key factor in
identifying sources for studying algorithms. learn to neutralize mitochondrial data. The purpose of the article is to enable the
use of representation as an organization, OD and big data in order to gain a competitive advantage in the important world, to
manage the volume of data. | ru_RU |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2023)
|
