Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

в найденном

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=машинное обучение<.>)

Общее количество найденных документов : 201
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-40 41-60 61-80 81-100 101-120

Яшенкова, Наталья Александровна (кандидат экономических наук).
Платформа Polymatica для анализа больших данных в государственном управлении [Текст] / Наталья Яшенкова // Обозреватель = Observer. - 2022. - № 3/4 (386/387). - С. 111-113 . - ISSN 2074-2975

УДК

^a354

ББК 66.3(0),123
Рубрики: Политика. Политология
Государственная власть и управление--Россия
Кл.слова (ненормированные):
Polymatica -- анализ больших данных -- анализ социальных сетей -- аналитические системы -- большие данные -- государственное управление -- государственные структуры -- графические интерфейсы -- информационные системы -- информационные технологии -- машинное обучение -- международные конференции -- научно-практические конференции -- платформы -- социальные сети
Аннотация: Описано применение установленной в российских государственных структурах платформы Polymatica как аналитической системы, позволяющей анализировать большие объемы данных в графическом интерфейсе. Отмечено, что автоматизировать работу с большими данными позволяют технологии машинного обучения; одним из перспективных направлений их использования является анализ социальных сетей.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Ярных, Эльвира Аркадьевна (доктор экономических наук; профессор).
Развитие логистики и маркетинга в условиях цифровизации: технологии и инновации [Текст] / Ярных Эльвира Аркадьевна, Агеева Арина Владиславовна // Ученый совет. - 2022. - Т. 19, № 12. - С. 778-784 : 1 фот., 3 табл. - Библиогр.: с. 784 (5 назв.) . - ISSN 2074-9953

УДК

^a339.138

ББК 65.291.3
Рубрики: Экономика
Маркетинг
Кл.слова (ненормированные):
автоматизация маркетинга -- аддиктивные технологии -- блокчейн -- инновации -- интернет вещей -- информационные технологии -- логистика -- логистическая деятельность -- логистические услуги -- машинное обучение -- технология блокчейн -- трансформация цифровой экономики -- управление логистической деятельностью -- цифровая экономика -- цифровизация -- цифровое управление -- цифровой маркетинг -- цифровые технологии
Аннотация: Правильное взаимодействие логистики и маркетинга с цифровыми технологиями и инновациями способствует расширению каналов в системе распределения и повышению эффективности продвижения продукции на рынок. Переход к интернет-торговле и цифровому производству заставляет по-новому взглянуть на методы внедрения в бизнес новых технологий и инноваций.

Доп.точки доступа:
Агеева, Арина Владиславовна (студентка)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Якунин, М. А. (соискатель).
Исследование подходов к построению универсальной рекомендательной системы на основе информационного поиска с элементами машинного обучения [Текст] / Якунин М. А. // Актуальные проблемы современной науки. - 2018. - № 4 (101). - С. 256-265 : рис. - Библиогр.: с. 265 (10 назв.) . - ISSN 1680-2721

УДК

^a004

^a004.45

ББК 32.97 + 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
Системное программное обеспечение
Кл.слова (ненормированные):
анализаторы -- вычисление схожести текстов -- интернет -- информационный поиск -- машинное обучение -- наивный байесовский классификатор -- нормировка обучающих данных -- предварительная обработка текста -- разметчики -- рекомендательная система
Аннотация: Данная статья представляет собой теоретическую часть научного исследования, проводимого при поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере по программе "УМНИК" по теме "Разработка универсальной рекомендательной системы (УРС) на основе алгоритма вычисления схожести текстов и алгоритма отслеживания предпочтений" в рамках договора №8117ГУ/2015 от 24. 11. 2015.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Яковлева, К.
Оценка экономической активности на основе текстового анализа [Текст] / К. Яковлева // Деньги и кредит. - 2018. - Т. 77, № 4. - С. 26-41. - Библиогр.: с. 40-41 (21 назв.) . - ISSN 0130-3090

УДК

^a330.4

ББК 65в631
Рубрики: Экономика
Математическая экономика. Эконометрика--Россия
Кл.слова (ненормированные):
Google Trends (интернет-ресурс) -- Internet -- Интернет -- блоги -- высокочастотные индикаторы -- интернет-ресурсы -- краткосрочное прогнозирование -- машинное обучение -- наукастинг -- новостной индекс -- прогнозные модели -- сайты интернет-магазинов -- сайты по поиску работы -- сентимент-анализ -- социальные сети -- текстовая информация -- текстовой анализ -- текущая экономическая ситуация -- тематическое моделирование -- экономическая политика
Аннотация: Работа посвящена описанию методики расчета высокочастотного индикатора, отражающего динамику экономической активности в России. В качестве исходных данных используются новостные статьи, взятые из интернет-ресурсов. Анализ новостных статей производится методами текстового анализа и машинного обучения, которые разработаны сравнительно недавно, однако довольно быстро получили широкое распространение в научных работах, в том числе экономических.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Яковлева, Е. В. (кандидат сельскохозяйственных наук; доцент).
Цифровая трансформация мониторинга опасных зон в сельском хозяйстве [Текст] / Е. В. Яковлева, М. О. Быков, А. С. Фролов // Безопасность жизнедеятельности. - 2021. - № 8 (248). - С. 3-8 : рис. - Библиогр.: с. 8 (14 назв.) . - ISSN 1684-6435

УДК

^a331

ББК 65.24
Рубрики: Экономика
Экономика труда
Кл.слова (ненормированные):
автоматизация контроля -- агропромышленный комплекс -- биометрия -- видеофиксация -- визуальная информация -- интеллектуальные системы мониторинга -- машинное обучение -- механизмы защиты -- нейросети -- несчастные случаи -- опасные зоны -- охрана труда -- распознавание объектов -- сельское хозяйство -- травматизм -- травмоопасность -- человеческий фактор
Аннотация: Выявлен подход к оснащению агропромышленного комплекса IT-продуктами в сферах распознавания объектов, классификации и выборки объектов, а также автоматизации работы, связанной с алгоритмами машинного обучения. Показано, что внедрение интеллектуальных систем мониторинга поможет практически в полной мере автоматизировать процесс контроля соблюдения требований охраны труда в определенных зонах. Наличие сигнализирующих систем либо систем с механизмами защиты позволит исключить человеческий фактор и снизить риски и количество несчастных случаев путем более тщательного контроля за процессом работы.

Доп.точки доступа:
Быков, М. О. (аспирант); Фролов, А. С. (аспирант)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Югай, П. Э.
Особенности обнаружения вредоносных установочных файлов с использованием алгоритмов машинного обучения [Текст] = Aspects of detecting malicious installation files using machine learning algorithms / П. Э. Югай, Е. В. Жуковский, П. О. Семенов // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2023. - № 2. - С. 37-46 : табл., диагр. - Библиогр.: с. 44-45 (16 назв.). - Список литературы представлен на русском и английском языках. . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.41/42

ББК 32.973
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
Bayesian classifier -- detection of malicious files -- installation files -- machine learning -- malicious files -- trojan programs (technique) -- байесовский классификатор -- вредоносные файлы -- машинное обучение -- обнаружение вредоносных файлов -- троянские программы (техника) -- установочные файлы
Аннотация: В данной работе представлено исследование возможности применения методов машинного обучения для обнаружения вредоносных установочных файлов, относящихся к типу троянских установщиков и загрузчиков. Приведён сравнительный анализ применимых для решения указанной задачи алгоритмов машинного обучения: наивный байесовский классификатор, случайный лес и алгоритм C4. 5. Разработаны модели машинного обучения с использованием программного средства Weka. Выделены наиболее значимые атрибуты установочных файлов легитимных и троянских программ.
This work presents the research of using machine learning methods to detect malicious installation files, specifically trojan droppers and downloaders, and installers with extraneous functionality. A comparative analysis of some classification methods of machine learning is presented: the naive bayes classifier, the random forest and the C4. 5 algorithms. The classification was carried out using the Weka software in accordance with the methods under consideration. Significant attributes of executable files are defined, which give positive results in the classification of legitimate installers and trojans.

Доп.точки доступа:
Жуковский, Е. В.; Семенов, П. О.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Экосистемное решение для смешанного обучения [Текст] / В. Гойко, С. Тихонов, М. Шепель, А. Никифоров // Аккредитация в образовании. - 2021. - № 2 (126). - С. 34-35 . - ISSN 2075-0692

УДК

^a37

^a378

^a371

ББК 74.58 + 74р
Рубрики: Высшее профессиональное образование
Образование. Педагогика
Педагогическое образование
Кл.слова (ненормированные):
вузы -- высшие учебные заведения -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронные сети -- образовательная среда -- образовательные стандарты -- педагогическое образование -- сотрудничество -- технологические инновации -- цифровая образовательная среда -- цифровизация
Аннотация: Опыт и перспективы сотрудничества Томского государственного университета и электронно-библиотечной системы "Лань" в области цифровизации образовательной среды.

Доп.точки доступа:
Гойко, Вячеслав (директор центра прикладного анализа больших данных); Тихонов, Станислав (руководитель отдела разработки); Шепель, Михаил (директор института дистанционного образования); Никифоров, Александр (директор); Томский государственный университет
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Щекотин, Евгений Викторович (кандидат философских наук; доцент).
Цифровые следы как новый источник данных о качестве жизни и благополучии: обзор современных тенденций [Текст] / Е. В. Щекотин // Вестник Томского государственного университета = Tomsk State University Journal. - 2021. - № 467 (июнь). - С. 170-181 : табл. - Библиогр.: с. 177-179 (67 назв.) . - ISSN 1561-7793

УДК

^a316.014

^a316.32

ББК 60.504/506 + 60.52
Рубрики: Социология
Социологическое исследование
Социология общества
Кл.слова (ненормированные):
Интернет -- благополучие -- большие данные -- источники данных -- качество жизни -- машинное обучение -- методы цифровой социологии -- пользователи Интернета -- цифровая социология -- цифровые следы
Аннотация: Возможности использования нового источника данных - цифровых следов пользователей для изучения качества жизни и благополучия населения.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Шунина, Ю. С. (аспирант).
Прогнозирование кредитоспособности клиентов на основе методов машинного обучения [Текст] / Ю. С. Шунина, В. А. Алексеева, В. Н. Клячкин // Финансы и кредит. - 2015. - № 27. - С. 2-12 : граф., табл. - Библиогр.: с. 12 (20 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
дискриминантный анализ -- заемщики -- кредитоспособность заемщиков -- логистическая регрессия -- машинное обучение -- опорные векторы -- прогнозирование кредитоспособности -- статистические данные
Аннотация: Целями работы являются совершенствование методики прогнозирования кредитоспособности клиентов на основе использования современных методов машинного обучения и формирование оптимального решения о выдаче кредита.

Доп.точки доступа:
Алексеева, В. А. (кандидат технических наук); Клячкин, В. Н. (доктор технических наук)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

10.

Шуляк, Е.
Макроэкономическое прогнозирование с использованием данных социальных сетей [Текст] / Е. Шуляк // Деньги и кредит. - 2022. - Т. 81, № 4. - С. 86-112. - Библиогр.: c. 110-112 . - ISSN 0130-3090

УДК

^a330.101.541

ББК 65.012.3
Рубрики: Экономика
Макроэкономика--Российская Федерация--Россия
Кл.слова (ненормированные):
Гиббса алгоритм семплирования -- Дирихле-мультиномиальное распределение -- алгоритм семплирования Гиббса -- градиентный бустинг -- данные социальных сетей -- кластеризация текстов -- макроэкономическое прогнозирование -- машинное обучение -- посты в соцсетях -- социальные сети -- экономические настроения
Аннотация: В работе построен ряд индексов экономических настроений для России на основе новостных постов и комментариев к ним из российской социальной сети "ВКонтакте". Тексты из социальной сети подверглись обработке, и для выделения новостных постов экономической тематики был использован алгоритм семплирования Гиббса для Дирихле-мультиномиального распределения.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

11.

Шниперов, А. Н.
Метод идентификации человека по голосу с использованием машинного обучения [Текст] = Voice identification method based on machine learning / А. Н. Шниперов, Ю. В. Потылицина // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2022. - № 3. - С. 143-154 : схемы, табл., диагр., граф. - Библиогр.: с. 153 (13 назв.). - Список литературы представлен на русском и английском языках. . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.41/42

ББК 32.973
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
biometric identification -- identification methods -- identification of a person by voice -- information security -- machine learning -- neural networks -- биометрическая идентификация -- идентификация человека по голосу -- информационная безопасность -- машинное обучение -- методы идентификации -- нейронные сети
Аннотация: В данной статье рассмотрен метод идентификации человека по голосу с использованием машинного обучения. Рассмотрен общий алгоритм голосовой идентификации. Приведены результаты анализа известных решений в области голосовой идентификации. Предложено использование кепстральных преобразований и методов глубокого обучения сверточных нейронных сетей. Разработан программный прототип и приведены результаты его тестирования. Приведены результаты оценки эффективности разработанного метода.
This paper presents a voice identification method based on machine learning. The general algorithm of voice identification is considered. The results of the analysis of common solutions in the area of voice identification are presented. The use of cepstral transformations and deep learning methods for convolutional neural networks is proposed. A software prototype has been developed and the results of its testing have been presented. The results of evaluating the effectiveness of the developed method are presented.

Доп.точки доступа:
Потылицина, Ю. В.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

12.

Шалин, П.
Зачем изучать робототехнику и причем здесь мобильные роботы? [Текст] / П. Шалин // Системный администратор. - 2024. - № 3. - С. 72-73 : ил. . - ISSN 1813-5579

УДК

^a004.41/.42

ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
ИИ -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- мобильные роботы -- робототехника -- роботы
Аннотация: Современные роботы – это результат многолетних научных и инженерных разработок, примененных в различных прикладных областях. Стремительное развитие искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения приводит к непрерывному улучшению характеристик таких машин, делая их более автономными, эффективными и доступными.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

13.

Чтение – вот лучшее учение [Текст] // Системный администратор. - 2023. - № 12. - С. 66-69 : ил. . - ISSN 1813-5579

УДК

^a004.41/.42

ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
Kaggle -- MySQL -- анализ данных -- издательства -- книги -- книжные новинки -- компьютерная литература -- машинное обучение -- параллельное программирование -- программирование инфраструктуры -- самоучители -- системное администрирование -- стратегии моделирования -- электроника
Аннотация: Издательство "БХВ" подготовило к выпуску ряд книг, которые помогут вам расширить границы своего профессионального опыта и обрести мастерство.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

14.

Чернова, С. В. (старший преподаватель).
Искусственный интеллект в современном мире [Текст] / Чернова С. В., Аптасов Е. Е. // Аспирант и соискатель. - 2023. - № 6. - С. 7-8. - Библиогр.: с. 9 (9 назв. ) . - ISSN 1608-9014

УДК

^a004.8

ББК 32.813
Рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Кл.слова (ненормированные):
Интернет-сервисы -- дорожное движение -- компьютерные технологии в обучении -- машинное обучение -- нейронные сети -- программное обеспечение -- управление ресурсами -- фармацевтическая деятельность
Аннотация: Рассматриваются базовые понятия об искусственном интеллекте, его потенциале и перспективах развития.

Доп.точки доступа:
Аптасов, Е. Е.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

15.

Чеботарева, Анна Александровна (доктор юридических наук).
Подходы к определению понятия искусственного интеллекта: постановка проблемы [Текст] = Approaches to Defining the Artificial Intelligence Concept: Problem Setting / А. А. Чеботарева, Ю. П. Керопян // Юридический мир. - 2023. - № 2. - С. 38-42 : портр. - Библиогр.: с. 42 (12 назв.). - Библиогр. в сносках . - ISSN 1811-1475

УДК

^a347.77/.78

^a004.8

ББК 67.404.3 + 32.813
Рубрики: Право
   Радиоэлектроника
   Правовая охрана интеллектуальной собственности
   Искусственный интеллект. Экспертные системы
Кл.слова (ненормированные):
имитация -- искусственная система -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- правовое регулирование -- сильный искусственный интеллект -- слабый искусственный интеллект
Аннотация: В статье анализируются основные подходы к определению концепта искусственного интеллекта в научной литературе, нормативно-правовых актах и судебной практике, отмечается, что рассмотренные определения в большей степени обладают техническими характеристиками, обращается внимание, что в настоящее время правоприменителями не выработан единый подход при использовании понятия "искусственный интеллект".

Доп.точки доступа:
Керопян, Юлия Петровна (соискатель ученой степени)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

16.

Царькова, Евгения.
Искусственный интеллект на службе ФСИН России [Текст] / Е. Царькова, А. Беляев // Преступление и наказание. - 2020. - № 10. - С. 22-27 : 9 фот., 2 диаграммы . - ISSN 0869-6462

УДК

^a343.8

ББК 67.409
Рубрики: Право
Уголовно-исполнительное право
Кл.слова (ненормированные):
УИС -- большие данные -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- уголовно-исполнительные системы
Аннотация: О том, что такое искусственный интеллект и как скоро он поступит на постоянную службу во ФСИН России.

Доп.точки доступа:
Беляев, Александр; ФСИН России
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

17.

Царьков, Евгения Геннадьевна.
К вопросу о правовом регулировании искусственного интеллекта, используемого в деятельности органов власти по противодействию легализации преступных доходов [Текст] / Е. Г. Царьков // Закон и право. - 2023. - № 5. - С. 120-124. - Библиогр.: с. 123-124 (5 назв.) . - ISSN 2073-3313

УДК

^a004.8

^a343.7

^a347.77/.78

ББК 32.813 + 67.408.12 + 67.404.3
Рубрики: Радиоэлектроника
   Искусственный интеллект. Экспертные системы
   Право
   Экономические преступления
   Правовая охрана интеллектуальной собственности--Россия
Кл.слова (ненормированные):
информационная безопасность -- информационные технологии -- кодексы -- легализация преступных доходов -- машинное обучение -- преступные доходы -- проблемы искусственного интеллекта -- противодействие преступным доходам -- указы -- юридическая практика
Аннотация: Применение технологий и систем искусственного интеллекта в юридической практике и, в частности, в сфере работы подразделений финансовой разведки обеспечивает возможность существенного повышения эффективности проводимых мероприятий, а также уменьшения нагрузки на специалистов при решении профессиональных задач.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

18.

Хашин, С. И. (кандидат физико-математических наук).
Genetic Algorithms Using Forth [Text] / С. И. Хашин, С. Е. Ваганов // Информационные технологии. - 2020. - Т. 26, № 1. - С. 3-8. - Библиогр.: с. 8 (26 назв.) . - ISSN 1684-6400

УДК

^a004.41/.42

ББК 32.973-018
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
Forth -- генетические алгоритмы -- линейное генетическое программирование -- машинное обучение -- эволюционное программирование -- языки программирования
Аннотация: Разработан метод автоматического нахождения программы на языке Forth.

Доп.точки доступа:
Ваганов, С. Е. (аспирант)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

19.

Фокин, Н.
VAR-LASSO модель для прогнозирования ключевых макроэкономических показателей России [Текст] / Н. Фокин, А. Полбин // Деньги и кредит. - 2019. - Т. 78, № 2. - С. 67-93. - Библиогр.: с. 88-91 (46 назв.). - Прил. . - ISSN 0130-3090

УДК

^a330.4

^a338.27

ББК 65в631 + 65.054.3
Рубрики: Экономика
Математическая экономика. Эконометрика
Прогнозирование--Россия, 2019-2024 гг.
Кл.слова (ненормированные):
VAR-LASSO модель -- векторная авторегрессия -- макроэкономические показатели -- машинное обучение -- прогнозирование макроэкономических показателей -- прогнозные модели -- проклятие размерности -- российская экономика -- сценарные прогнозы -- цены на нефть -- эконометрические расчеты
Аннотация: В работе оценивается VAR-LASSO модель для ключевых макроэкономических показателей экономики России: ВВП, потребление домохозяйств, инвестиции в основной капитал, экспорт, импорт и реальный обменный курс рубля, а также нефтяных цен в качестве экзогенной переменной.

Доп.точки доступа:
Полбин, А.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

20.

Ференц, Вадим.
Real-time - антифрод от компании "Инфосистемы Джет" [Текст] / В. Ференц // Банковское обозрение. - 2017. - № 3. - С. 90-91

УДК

^a336.7

^a004.9

ББК 65.262 + 32.973-018.2
Рубрики: Экономика
   Кредитно-денежная система
   Вычислительная техника
   Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом
Кл.слова (ненормированные):
антифрод -- антифрод-решения -- дистанционное обслуживание -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- онлайн платежи -- системы распознания мошенничества
Аннотация: Рассмотрена презентация новой разработки компании "Инфосистемы Джет" - антифрод-решения Jet Detective, в основе которого лежат технологии машинного обучения и искусственного интеллекта.

Доп.точки доступа:
"Инфосистемы Джет", компания
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

1-20 21-40 41-60 61-80 81-100 101-120

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)