Джерела даних для штучного інтелекту та інтелектуального аналізу

Автор(и)

  • Б. С. Войтко Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • Т. В. Нескородєва Донецький національний університет імені Василя Стуса

Анотація

Рішення на основі статистичного навчання поступово починають входити в наше повсякденне життя, кардинально змінюючи звичні дії та речі. Вже сьогодні статистичне навчання застосовують у таких областях як комп’ютерний зір, розпізнавання мовлення, біоінформатика, бейсбол, підприємництво та інші [1]. Тисячі компаній використовують дані можливості для покращення продажів товарів. При цьому цілком очевидно, що на горизонті найближчих п’яти років статистичне навчання з використанням штучного інтелекту і ML виведуть на принципово новий рівень автоматизацію бізнес-процесів у великих і середніх компаніях. Але ці інновації неможливі без використання датасетів.

Біографії авторів

Б. С. Войтко , Донецький національний університет імені Василя Стуса

студент 1 курсу спеціальності 122 «Комп’ютерні науки»

Т. В. Нескородєва , Донецький національний університет імені Василя Стуса

канд. техн. наук, доцент, завідувач кафедри комп’ютерних наук та інформаційних технологій

Посилання

Neskorodieva T., Fedorov E. Method of spectral clustering of payments and raw materials supply for the compliance audit planning. Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2021. №1. pp.127-135. doi: 10/15588/1607-3274-2021-1-13

Vunivere.ru [Електронний ресурс]. Режим доступу – https://vunivere.ru/work35003

Loc.gov[Електронний ресурс]. Режим доступу –

https://www.loc.gov/preservation/digital/formats/fdd/dataset_fdd.shtml

Nuancesprog.ru [Електронний ресурс]. Режим доступу – https://nuancesprog.ru/p/4258/

Gov.ua [Електронний ресурс]. Режим доступу – https://data.gov.ua/en/pages/about

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-06-18

Номер

Розділ

СЕКЦІЯ «МЕТОДИ ОБРОБКИ І АНАЛІЗУ ДАНИХ»