• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Полищук, Ольга Александровна. Машинное обучение как современный подход к анализу данных / О. А. Полищук, А. Д. Мартыничева, П. Д. Егоров. - DOI 10.21869/2223-1552-2022-12-2-64-73. - Текст : непосредственный // Юго-Западный государственный университет. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент = Proceedings of the Southwest State University. Economics, Sociology and Management : научный рецензируемый журнал. - 2022. - Т. 12, N 2. - С. 64-73. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2223-1552.
    (Шифр в БД У4136/2022/12/2)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.25004.85
    РУБ ИИ
    04.07

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Машинное обучение
    Анализ данных

    Кл.слова (ненормированные): анализ данных -- большие данные -- big data -- машинное обучение -- machine learning
    Аннотация: Актуальность. С учетом повсеместной цифровизации и автоматизации производственных процессов информационные технологии в современном обществе приобретают все большее значение. Методы и способы, применяемые ранее, становятся непригодными в нынешних условиях развития экономики. На этом фоне особую значимость приобретает машинное обучение, призванное быстрее и результативнее человека анализировать информацию. Машинное обучение - это развивающаяся область вычислительных алгоритмов, предназначенная для имитации человеческого интеллекта и выявления закономерностей в данных. На сегодняшний день это одна из самых быстрорастущих технических областей, лежащая на стыке информатики, статистики и бизнеса. Машинное обучение уже эффективно применяется для решения различных аналитических и оптимизационных задач. Цель статьи заключается в изучении машинного обучения с теоретической точки зрения и оценке эффекта от его применения. Задачи: изучить феномен "Big Data" как толчок к использованию машинного обучения; рассмотреть историю зарождения машинного обучения; дать трактовку данного понятия; описать основные принципы работы машинного обучения; оценить интерес к данной сфере; изучить конкретные кейсы успешного внедрения машинного обучения. Методология. В ходе научного исследования использовались эмпирические, теоретические, статистические методы и методы графического представления. Результаты. Были исследованы теоретические аспекты машинного обучения, изучены показатели популярности данной темы как в научной сфере, так и в бизнесе. Показаны примеры положительного эффекта от применения машинного обучения. Выводы. В работе подчеркивается важность рассматриваемой темы с учетом последних тенденций, обосновывается выгода использования современных способов анализа.
    Доп. точки доступа:
    Мартыничева, Анастасия Денисовна
    Егоров, Павел Денисович

    Экз-ры полностью У4136/2022/12/2
    Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ЧЗХР (1)
    Свободны: ЧЗХР (1)
    Заказаны экз-ры для отделов: ХРЦ

    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽