Особливості сучасних методів машинного навчання щодо вирішення задачі прогнозування даних

Меженна, І. Д.

Публікація:
Особливості сучасних методів машинного навчання щодо вирішення задачі прогнозування даних

dc.contributor.author	Меженна, І. Д.
dc.date.accessioned	2024-09-03T12:21:10Z
dc.date.available	2024-09-03T12:21:10Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	This work is devoted to the process of analyzing and identifying the features of machine learning methods in solving data prediction problems. The relevance of the forecasting task in the modern world is described, and the importance of choosing the right method is mentioned. The following tools were considered: quantile regression forests, recurrent neural networks and support vector method. The areas in which the tools listed are commonly used are described. Problems that can be encountered when working with it. Some recommendations are provided that may help to improve the quality of the models
dc.identifier.citation	Меженна І. Д. Особливості сучасних методів машинного навчання щодо вирішення задачі прогнозування даних / І. Д. Меженна ; наук. керівн. к. т. н., доц. І. С. Творошенко // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16-18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 7. – С. 87–89. – DOI: https://doi.org/10.30837/IYF.CVSAMM.2024.087.
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.30837/IYF.CVSAMM.2024.087
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/28536
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	прогнозування даних
dc.subject	машинне навчання
dc.title	Особливості сучасних методів машинного навчання щодо вирішення задачі прогнозування даних
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication