• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Алисултанова, Э. Д. Технологии машинного обучения в бизнесе на основе нейронных сетей / Э. Д. Алисултанова, У. Р. Тасуев, Н. А. Моисеенко. - DOI 10.34708/GSTOU.2021.68.10.001. - Текст : непосредственный // Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М. Д. Миллионщикова. Вестник ГГНТУ. Технические науки : научно-технический журнал. - 2021. - Т. 17, N 2. - С. 5-10. - Библиогр. в конце ст.

    ГРНТИ УДК
    28.23.25004.85
    06.81004.89
    658

    Рубрики:
    Искусственный интеллект -- Интеллектуальные системы
    Машинное обучение
    Бизнес-процессы

    Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- алгоритмы -- статистические модели -- глубокое обучение -- математическая модель -- интеллектуальные системы -- бизнес-задачи -- искусственный интеллект -- базы данных -- энтропия -- обучающая выборка -- прогнозные решения
    Аннотация: В данной статье рассматриваются алгоритмы машинного обучения, которые строят математическую модель на основе выборочных данных, известных как «обучающая выборка» (training data) для исполнения прогнозных решений без явного задания алгоритма в целях выполнения поставленной задачи. Сложные маркетинговые проблемы рассматриваются с помощью технологий машинного обучения, уделяя первостепенное внимание индивидуальной поддержке клиентов и разработке новых продуктов. Предлагаемые решения на основе интеллектуальных систем бизнес-задач, представляющих наибольшую сложность, позволят прогнозировать возможные вариации поведения клиентов. Алгоритмы машинного обучения в данном случае для реализации бизнес-проектов используются для решения проблем, для которых сложно или невозможно разработать традиционный алгоритм для эффективного выполнения задачи. Примененные технологии машинного обучения помогают систематизировать и извлекать информацию из огромного набора необработанных данных.
    Доп. точки доступа:
    Тасуев, У.Р.
    Моисеенко, Н.А.

    Экз-ры полностью 96680aca2c9be6b0a818639502c1a067/2021/17/2
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -473818-061018)

    Шифр в сводном ЭК: cdbac673dc8bcdb6d81f01da7ab5e6ad




    Заказ фрагмента документа ₽