Целью предлагаемой книги, с одной стороны, является перечислить и проанализировать главные изменения обнаружения зависимостей в медико-биологических и социально-экономической областях, с другой стороны, показать как эти задачи решаются на основе современных методов анализа больших данных и, в частности, методами машинного обучения. Предлагается не только описать опыт использования методов машинного обучения, но также ознакомить профессионалов с современными технологиями и алгоритмами анализа данных и перспективами их развития. Много внимания уделено символьным техникам машинного обучения. Предназначено для студентов, аспирантов, научных сотрудников и специалистов в области автоматизации.

• Русское предисловие / К. А. Найденова, К. В. Швецов, А. В. Яковлев, В. А. Пархоменко. — 1 файл (165 Кб). — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-59. — Текст: электронный // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. – Санкт-Петербург, 2020. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-59.pdf>.
• English preface / X. A. Naidenova, K. V. Shvetsov, A. V. Yakovlev, V. A. Parkhomenko. — 1 файл (164 Кб). — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-60. — Текст: электронный // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. – Санкт-Петербург, 2020. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-60.pdf>.
• Сенько, Олег Валентинович. Использование методов машинного обучения в медицине = Application of machine learning methods in medicine / О. В. Сенько, А. В. Кузнецова. — 1 файл (697 Кб). — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-61. — Текст: электронный // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. – Санкт-Петербург, 2020. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-61.pdf>.
• Никитин, Кирилл Вячеславович. Импульсные рекурретные нейронные сети для классификации электрокардиограмм по типу аритмии = Spiking recurrent neural networks for the classification of electrocardiograms by the type of arrhythmia / К. В. Никитин. — 1 файл (1,22 Мб). — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-62. — Текст: электронный // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. – Санкт-Петербург, 2020. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-62.pdf>.
• Соболева, Александра Дмитриевна. Метод композиции алгоритмов машинного обучения на основе Oracle data mining для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний = Ensemble learning method based on Oracle data mining for cardiovascular diseases prediction / А. Д. Соболева, О. Ю. Сабинин. — 1 файл (413 Кб). — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-63. — Текст: электронный // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. – Санкт-Петербург, 2020. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-63.pdf>.
• Возможности применения методов вычислительной гидродинамики в изучении гемодинамических особенностей интракраниальных аневризм = Applicability of computational fluid dynamics in research of intracranial aneurysms hemodynamics / А. В. Гаврилов, Д. Д. Долотова, Е. Р. Благосклонова [и др.]. — 1 файл (7,02 Мб). — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-64. — Текст: электронный // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. – Санкт-Петербург, 2020. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-64.pdf>.
• Автоматизированная система сбора и обработки данных для машинного обучения при оценке функционального состояния специалистов = Automated system for obtaining and mining data for machine learning in evaluation of the specialists’ functional state / А. В. Яковлев, В. О. Матыцин, К. А. Найденова, В. А. Пархоменко. — 1 файл (1,36 Мб). — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-65. — Текст: электронный // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. – Санкт-Петербург, 2020. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-65.pdf>.
• Щукина, Нэлла Алексеевна. Формирование внешнего критерия для машинного обучения на основе медико-биологических данных = The formation of an external criterion for machine learning based on medical-biological data / Н. А. Щукина. — 1 файл (869 Кб). — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-66. — Текст: электронный // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. – Санкт-Петербург, 2020. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-66.pdf>.
• Бузмаков, Алексей Владимирович. Машинное обучение для выявления подгрупп индивидов, сильно реагирующих на воздействие = Machine learning for subgroup discovery under treatment effect / А. В. Бузмаков. — 1 файл (401 Кб). — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-67. — Текст: электронный // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. – Санкт-Петербург, 2020. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-67.pdf>.
• Щукина, Нэлла Алексеевна. Функция желательности и шкала предпочтений Харрингтона в психологических исследованиях = The function of desirability and the Harrington preference scale in psychological studies; The function of desirability and the Harrington preference scale in psychological studies / Н. А. Щукина. — 1 файл (650 Кб). — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-68. — Текст: электронный // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. – Санкт-Петербург, 2020. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-68.pdf>.
• Найденова, Ксения Александровна. Применение логико-комбинаторной нейроподобной сети в задачах символьного машинного обучения = Application of a logical-combinatorial network to symbolic machine learning tasks / К. А. Найденова, В. А. Пархоменко, К. В. Швецов. — 1 файл (913 Кб). — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-69. — Текст: электронный // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. – Санкт-Петербург, 2020. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-69.pdf>.