Big Data, Data Science и Machine Learning как новейшие тренды современности
Применение информационных технологий в бизнесе. Оценка возможностей нейронных сетей и искусственного интеллекта. Способы обработки и анализа данных больших объемов. Методы представления сведений в цифровой форме. Современная трактовка машинного обучения.
Подобные документы
Big Data как технологии обработки больших объемов данных. Облачные технологии. Сущность и виды криптовалют. Искусственный интеллект – наука и технология создания интеллектуальных машин. Уровень развития информационных технологий в Российской Федерации.
контрольная работа, добавлен 25.02.2019Big Data как технологии обработки больших объемов данных. Облачные технологии. Сущность и виды криптовалют. Искусственный интеллект – наука и технология создания интеллектуальных машин. Уровень развития информационных технологий в Российской Федерации.
контрольная работа, добавлен 25.02.2019Представление данных в нейронных сетях. Рекомендательная система New York Times. Проведение эксперимента Washington Post по предсказанию популярности статей. Применение методов Data Science в издании "Ведомости". Изучение сегментации на основе RFM.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Применение методов классификации, моделирования и прогнозирования, основанных на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования. Задачи и возможности Data Miner в Statistica 8.
реферат, добавлен 19.12.2014Анализ методов и технологий Data Mining. Применение искусственных нейронных сетей. Освоение среды Data Miner и разработка моделей анализа данных с применением программ STATISTICA. Анализ результатов применения моделей прогнозирования и анализа данных.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Deep learning is one of the most active research fields in machine learning community. It has gained unprecedented achievements in fields such as computer vision, natural language processing and speech recognition. Сhallenges posed by Big Data analysis.
статья, добавлен 18.02.2021The article provides guidance on choosing cloud-based ML and data science solutions that meet operational strategies and crisis management needs. Further research is encouraged to examine the long-term effects on business innovation and market dynamics.
статья, добавлен 20.07.2024Особенности технологий аналитической обработки данных, а именно OLAP и ИАД (интеллектуального анализа данных), а также их интеграция. Применение данных методов работы с разнородной информацией больших объемов, методы хранения и работы с большими данными.
статья, добавлен 27.02.2019Особливості обробки великих масивів даних у сфері інтернет-маркетингу за допомогою Data Science. Аналіз застосування методів машинного навчання для оптимізації маркетингової стратегії компанії у цифровому середовищі. Оцінка важливості збору інформації.
статья, добавлен 16.06.2021- 10. Big Data
Определение термина "Big Data" и его применение в работе с информацией огромного объема и разнообразного состава. Определение основных источников получения компаниями информации. Методики анализа массивов данных и технологии Big Data в разных отраслях.
курсовая работа, добавлен 28.09.2015 Перспективы развития искусственного интеллекта. Основные проблемы нейронных, экспертных и много-агентных сетей. Исследование генетических алгоритмов и моделей представления знаний. Применение искусственного интеллекта в промышленной и аграрной сфере.
контрольная работа, добавлен 22.07.2020Роль информационных технологий в реализации сложных задач в области обработки больших данных и искусственного интеллекта. Реализация технологий адаптивного обучения. Построение оптимальной траектории изучения студентом модулей электронного курса.
статья, добавлен 30.08.2020Принципы обработки больших массивов данных. Применение технологии Big Data в экономических процессах. Изучение их природы в контексте мировой экономики. Инновации и маркетинг в области "больших данных". Программное обеспечение для обработки данных.
статья, добавлен 27.02.2019Анализ способов полуконтролируемого обучения нейронных сетей векторного квантования, предназначенных для обработки больших массивов информационных данных. Методы последовательной обработки матриц изображений, их вычислительная простота и быстродействие.
статья, добавлен 22.03.2016Проектирование архитектуры программного комплекса на основе нейросетевых технологий для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха. Machine Learning: регрессионный методы интеллектуального анализа данных. Тестирование нейронной сети.
статья, добавлен 27.02.2019Сущность и определение понятия интеллектуального анализа данных. Технологии data mining как инструмент для решения сложных аналитических задач. Типы выявляемых закономерностей в системе. Области применения технологий интеллектуального анализа данных.
лекция, добавлен 26.08.2010Эталонная модель Всемирного форума по интернету вещей. Анализ центров обработки данных и облачных вычислений. Исследование подходов к разработке распределенных алгоритмов обучения. Методы машинного обучения. Изучение наивного байесовского классификатора.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Источники приобретения знаний. Технологии их обнаружения в базах данных. Задача индуктивного формирования понятий. Алгоритм качественного обобщения. Методы и этапы интеллектуального анализа данных. Средства представления знаний в Data Mining-модели.
презентация, добавлен 09.09.2017Machine learning is a set of algorithms and tools that help machines understand hidden patterns in data and exploit the structure and substance of those hidden patterns. The history of the emergence of architectures of increased computing power.
статья, добавлен 24.02.2024Возможности современных информационных технологий и Интернета. Разработка клиент-серверной архитектуры построения больших искусственных нейронных сетей. Идентификация, аутентификация пользователей и защита информации в системе дистанционного обучения.
статья, добавлен 27.05.2018- 21. Структурно-функциональная организация нейронных сетей в промышленных системах обработки информации
Нейросетевые технологии искусственного интеллекта и их применение при разработке интеллектуальных датчиков, анализаторов данных и систем обработки информации. Облегчение контроля технического состояния объектов и их параметрическая идентификация.
автореферат, добавлен 12.02.2018 Изучение понятия искусственного интеллекта - самообучающегося инструмента, усиливающего деятельность человека по генерации и принятию решений. Применение нейронных сетей. Основные области применения искусственного интеллекта. ИИ в вооруженных силах.
курсовая работа, добавлен 15.07.2012Опыт применения нейронных сетей в экономических задачах. Моделирование эмпирических закономерностей по ограниченному числу экспериментальных и наблюдаемых данных. Табличный метод - основа искусственного интеллекта. Мониторинг банковской системы.
реферат, добавлен 15.03.2009Рассмотрение машинного обучения для классификации комментариев в рамках курсового проекта по дисциплине "Machine Learning. Обучающиеся технические системы". Автоматическое определение эмоциональной окраски (позитивный, негативный) текстовых данных.
статья, добавлен 19.02.2019Методики и подходы построения систем искусственного интеллекта. Применение в задачах распознавания образов нейронных сетей. Имитационный подход для построения систем искусственного интеллекта, перспективы воплощения в информационные массивы и программы.
курсовая работа, добавлен 29.03.2016