Репозиторий Самарского университета
Отрывок: Адрес загрузки и другие параметры можно настроить, используя кнопку «Settings». Рисунок 13 – Выбор алгоритмов обработки данных в рамках различных задач По сформированной выборке можно получить перечень статистических данных, нажав кнопку «Get statistics». Загруженный файл на сервере считывается средствами библиотеки Pandas для языка Python и преобразуется в dataframe – структуру хранения данных, подходящую для быстрой обработки статистическими и другими математическими алгор...
| Название : | Оценка эффективности внедрения технологий машинного обучения в ИС для анализа данных |
| Авторы/Редакторы : | Шохин А. О. Трусова А. Ю. Камальдинова З. Ф. Министерство образования и науки Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт экономики и управления |
| Дата публикации : | 2018 |
| Библиографическое описание : | Шохин, А. О. Оценка эффективности внедрения технологий машинного обучения в ИС для анализа данных : вып. квалификац. работа по спец. "Бизнес-информатика" / А. О. Шохин ; рук. работы А. Ю. Трусова ; рец. З. Ф. Камальдинова ; нормоконтролер В. О. Левченко ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т),. - Самара, 2018. - on-line |
| Аннотация : | Объектом исследования являются технологии машинного обучения, вчастности, искусственные нейронные сети и способы их эффективногоиспользования для анализа данных.Цель работы – определить наличие возможности полноценно иэффективно задействовать технолог |
| Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20190516145247 |
| Ключевые слова: | алгоритмы машинного обучения искусственные нейронные сети информационные системы машинное обучение |
| Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|
| Шохин_Александр_Олегович_Оценка_эффективности_внедрения_технологий.pdf | 2.65 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.