Главная » Статьи » 2021 год » № 2 (30) |
Статья посвящена процессу перехода к цифровой экономике, который затронул многие сферы деятельности, что привело к увеличению количества данных, которые требуют качественной обработки. На данный момент многие компании нуждаются в системах качественной аналитики, но дороговизна и чрезмерная сложность данных инструментов в большинстве случаев вынуждает отказаться от идеи построения собственной аналитической системы. Заменить такие системы способны Open Source решения, одним из которых является RapidMiner. Целью данной статьи является рассмотрение математических и инструментальных методов машинного обучения. Сделаны выводы о том, что данные методы способны усовершенствовать способы обработки больших массивов данных. Ключевые слова: RapidMiner, выборка, инструментальные выборы, обработка информации Библиографическая ссылка
Жегалин А.Е., Качалин Д.В., Котов Е.Ю. Математические и инструментальные методы машинного обучения на примере численности населения РФ / А.Е. Жегалин, Д.В. Качалин, Е.Ю. Котов // Бизнес и общество : электронный журн. 2021. – № 2 (30). – Режим доступа: http://busines-society.ru/2021/num-2-30/11_zhegalin.pdf. Загл. с экрана. | |||
Просмотров: 477 | |
Всего комментариев: 0 | |