?

Детальная информация
Таблица Карточка RUSMARC
Название: English preface // Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов
Авторы: Naidenova Xenia Alexandrovna; Shvetsov Konstantin Vladimirovich; Yakovlev Alexander Viktorovich; Parkhomenko Vladimir Andreevich
Выходные сведения: Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2020
Электронная публикация: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Общая коллекция
Тематика: Искусственный интеллект; Базы данных; машинное обучение
УДК: 004.6; 004.85
Тип документа: Статья, доклад
Тип файла: PDF
Язык: Английский
DOI: 10.18720/SPBPU/2/id20-60
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\66602

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (164 Кб)

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

The book is devoted to machine learning. We consider machine learning as a branch of the smart data processing techniques, characterized by learning how to use examples of multiple solutions, rather than a priori given algorithms to solve a problem. Machine learning explores the construction and study of algorithms that can learn from and make predictions on data. Machine learning methods may be referred to predictive analytics or predictive modelling.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Входит в состав

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: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2020 (Санкт-Петербург, 2020). — 1 файл (12,3 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Содерж. и рез. на англ. яз. — Электронная копия печатной публикации 2020 г. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-58.pdf>. — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-58. — Текст: электронный

Статистика использования

stat Количество обращений: 228
За последние 30 дней: 12
Подробная статистика