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

Найдено в других БД:

Период.издания науч.абонемента (1)

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=бустинг<.>)

Общее количество найденных документов : 12
Показаны документы с 1 по 12

Найдин, Олег Павлович (ведущий программист).
Контроль качества сканирования текстов [Текст] / О. П. Найдин // Информационные ресурсы России. - 2014. - № 3. - С. 2-6. - Библиогр.: с. 6 (5 назв.)

УДК

^a004.93

ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
Распознавание и преобразование образов
Кл.слова (ненормированные):
анализ сканированных изображений -- бустинг -- математическая морфология -- машинное обучение -- метрическая классификация -- сканирование
Аннотация: Рассматриваются распространенные ошибки сканирования текстовых документов и формализуются базовые критерии качества работы алгоритмов, решающих задачу автоматического контроля качества сканирования.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Романов, А. Ю. (кандидат технических наук; старший преподаватель).
Применение методов машинного обучения для решения задачи автоматической рубрикации статей по УДК [Текст] = Machine Learning Methods Application to Automatic Scientific Articles Classification According to UDC / А. Ю. Романов, К. Е. Ломотин, Е. С. Козлова // Информационные технологии. - 2017. - Т. 23, № 6. - С. 418-423. - Библиогр.: с. 423 (23 назв.) . - ISSN 1684-6400

УДК

^a004.91

ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
Обработка и создание документов
Кл.слова (ненормированные):
УДК -- бустинг -- генерация кодов -- искусственные нейронные сети -- классификация текстов -- логистическая регрессия -- машинное обучение -- универсальная десятичная классификация
Аннотация: Выполнено исследование применимости современных методов машинного обучения к задаче автоматической генерации кодов УДК научных статей. В качестве классификаторов рассматриваются такие модели, как искусственные нейронные сети, логистическая регрессия и бустинг. Разработаны графовые алгоритмы и прототип программного модуля для генерации кода УДК.

Доп.точки доступа:
Ломотин, К. Е. (студент); Козлова, Е. С. (студент)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Василевская, Л. Ю.
Бустинг в цифровой среде [Текст] : проблемы определения и правовой регламентации / Л. Ю. Василевская // Хозяйство и право. - 2020. - № 12. - С. 3-14. - Библиогр.: с. 14 (13 назв.) . - ISSN 0134-2398

УДК

^a347.4/.5

ББК 67.404.2
Рубрики: Право
Обязательственное право
Кл.слова (ненормированные):
бустинг-услуги -- возмездное оказание услуг -- договоры -- кодексы -- компьютерные игры -- лицензионный договор -- онлайн-игры -- соглашения -- цифровые права -- электронное взаимодействие
Аннотация: Рассмотрены понятие бустинга, сфера его применения и правовые основания предоставления бустинг-услуг в цифровой среде. Обоснован вывод, что применяемая на практике модель оказания бустинг-услуг в онлайн-играх противоречит основным положениям договорного регулирования по ГК РФ. Сделан вывод о возможности использования для регламентации бустинга конструкции договора возмездного оказания услуг.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Рублева, Т. А. (генеральный директор).
Инвестиционная ипотека как инновационный банковский продукт на рынке финансирования недвижимости [Текст] / Рублева Т. А. // Финансы и кредит. - 2021. - Т. 27, вып. 11. - С. 2637-2656. - Библиогр.: с. 2656 (17 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
андеррайтинг ипотечной заявки -- базовые элементы инвестиционной ипотеки -- градиентный бустинг -- жизненный цикл инвестиционной ипотеки -- инвестиционная ипотека -- инновационный банковский продукт -- ипотечное кредитование -- риски инвестиционной ипотеки -- рынок финансирования недвижимости -- скоринг
Аннотация: Сформировано авторское определение категории "инвестиционная ипотека", ее базовые элементы, охарактеризован жизненный цикл и риски. Предложено дополнить скоринг использованием градиентного бустинга в процессе андеррайтинга заявки по инвестиционной ипотеке.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Китова, Ольга Викторовна (доктор экономических наук).
Прогнозирование социально-экономических показателей Российской Федерации с использованием прогностического ансамбля моделей в системе "Горизонт" [Text] / О. В. Китова, В. М. Савинова, Л. П. Дьяконова // Вопросы истории. - 2021. - № 9, ч. 2. - С. 171-185 : 6 табл.; 4 рис. - Библиогр. в примеч. - Примеч.: с. 183-185 . - ISSN 0042-8779

УДК

^a338.27

ББК 65.054.3
Рубрики: Экономика--Россия
Прогнозирование
Кл.слова (ненормированные):
бустинг -- информационно-аналитические системы -- машинное обучение -- модели прогнозирования -- модель большой страны -- нейронные сети -- социальная сфера -- социально-экономические показатели
Аннотация: Целью данного исследования является построение и верификация ансамбля моделей прогнозирования показателей социальной сферы Российской Федерации на основе системы уравнений линейной регрессии, искусственных нейронных сетей и градиентного бустинга с использованием информационно-аналитической системы "Горизонт", разработанной авторами в Российском экономическом университете им. Г. В. Плеханова.

Доп.точки доступа:
Савинова, Виктория Михайловна (старший преподаватель); Дьяконова, Людмила Павловна (доцент); Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Муканова, Александра Ренатовна.
Исследование применимости методов машинного обучения для оценки деятельности кафедр [Текст] = Research of the applicability of machine learning methods for assessment of departments` performance / А. Р. Муканова, Ш. А. Оцоков // Информатика и образование. - 2021. - № 8. - С. 41-51 : 10 рис., 4 табл. - Библиогр.: с. 50-51 (20 назв.). - Рез. и библиогр. рус., англ. . - ISSN 0234-0453

УДК

^a378

ББК 74.58
Рубрики: Образование. Педагогика
Высшее профессиональное образование
Кл.слова (ненормированные):
Python -- вузы -- градиентный бустинг деревьев регрессии -- гребневая регрессия -- деятельность кафедр вузов -- европейские модели совершенствования -- машинное обучение -- многослойный персептрон -- модели гребневой регрессии -- модели машинного обучения -- модели многослойного персептрона -- модели совершенствования -- оценка работы кафедр -- педагогический опыт -- системы оценивания -- учебные кафедры -- языки программирования
Аннотация: Исследование возможности применения машинного обучения для упрощения работы экспертов в части получения оценок по критериям из группы результатов. Предложена система оценивания деятельности кафедр по критериям из группы результатов на основе машинного обучения.

Доп.точки доступа:
Оцоков, Шамиль Алиевич (доктор технических наук); Национальный исследовательский университет "МЭИ"Московский энергетический институт, национальный исследовательский университет; Национальный исследовательский университет "Московский энергетический институт"; МЭИ, национальный исследовательский университет
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Львович, Я. Е. (доктор технических наук).
Использование методов машинного обучения для прогнозирования смертности после инфаркта миокарда [Текст] = Using machine learning methods to predict mortality after myocardial infarction / Я. Е. Львович, И. Л. Каширина, М. А. Фирюлина // Информационные технологии. - 2022. - Т. 28, № 2. - С. 92-102. - Библиогр.: с. 102 (25 назв.). - Исследование выполнена при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-31-70001 . - ISSN 1684-6400

УДК

^a004

ББК 32.97
Рубрики: Вычислительная техника
Вычислительная техника в целом
Кл.слова (ненормированные):
machine learning method -- myocardial infarction -- Кокса модель -- балансировка данных -- градиентный бустинг -- инфаркт миокарда -- краткосрочное прогнозирование смертности -- логическая регрессия -- метод машинного обучения -- модель Кокса
Аннотация: Выполнена оценка эффективности методов машинного обучения для краткосрочного прогнозирования смертности после перенесенного инфаркта миокарда и разработан подход к интерпретации полученных результатов.

Доп.точки доступа:
Каширина, И. Л. (доктор технических наук); Фирюлина, М. А. (аспирант)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Джункеев, У.
Прогнозирование безработицы в России с помощью методов машинного обучения [Текст] / У. Джункеев // Деньги и кредит. - 2022. - Т. 81, № 1. - С. 73-87 . - ISSN 0130-3090

УДК

^a331

ББК 65.24
Рубрики: Экономика
Экономика труда--Российская Федерация--Россия
Кл.слова (ненормированные):
безработица -- бустинг -- градиентный бустинг -- динамика безработицы -- макроэкономические показатели -- машинное обучение -- методы машинного обучения -- многофакторные модели -- нейронные сети -- однофакторные модели -- прогнозирование безработицы -- режим реального времени -- рекуррентные нейронные сети
Аннотация: В статье прогнозируется динамика безработицы в России на основе ряда методов машинного обучения. Наряду с полносвязными нейронными сетями прямого распространения применяются рекуррентные нейронные сети класса моделей "последовательность к последовательности". Учитываются дополнительные макроэкономические показатели для оценки в дополнение к однофакторным многофакторных моделей рекуррентных нейронных сетей. В процессе оценки моделей учитываются пересмотры статистической информации в режиме реального времени.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Гареев, Михаил Юрьевич.
Наукастинг: оценка изменения ключевых макроэкономических показателей с использованием методов машинного обучения [Текст] / М. Ю. Гареев, А. В. Полбин // Вопросы экономики. - 2022. - № 8. - С. 133-157. - Библиогр.: с. 155-157 (30 назв.). - Примеч. - Прил.

УДК

^a330.101.541

ББК 65.012.3
Рубрики: Экономика
Макроэкономика, 2020 г.
Кл.слова (ненормированные):
COVID-19 -- большие данные -- бустинг -- макроэкономическое прогнозирование -- машинное обучение -- наукастинг -- пандемия коронавируса -- российская экономика -- случайный лес
Аннотация: Разработана методика наукастинга и краткосрочного прогнозирования квартальных изменений ключевых макроэкономических показателей - ВВП, потребления, инвестиций, показателей внешней торговли - с помощью методов машинного обучения: бустинга, эластичной сети и случайного леса. В рамках эксперимента в качестве предикторов использовались показатели фондового и денежного рынков, опросов, мировые цены на ресурсы, индексы цен и другие статистические показатели разной периодичности. Такой подход позволил детально рассмотреть изменение прогнозов по мере поступления новой информации в течение квартала. Для большинства показателей получено монотонное неухудшение качества прогнозов с ростом доступной информации. Методы машинного обучения продемонстрировали значительное превосходство в качестве предсказания по сравнению с наивным прогнозом. Рассмотренные методы в рамках псевдоэксперимента уже после десятой недели квартала идентифицировали сильное падение ВВП, потребления и других показателей в условиях развития пандемии COVID-19 во II и III кв. 2020 г.

Доп.точки доступа:
Полбин, Андрей Владимирович
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.

Chernyshova, G. Yu. (кандидат экономических наук; доцент).
Software implementation of ensemble models for the analysis of regional socio-economic development indicators [Text] = Разработка приложения для реализации ансамблевых моделей в задаче анализа социально-экономических показателей / G. Yu. Chernyshova, N. D. Rasskazkin // Известия Саратовского университета. Новая серия. Сер.: Математика. Механика. Информатика. - 2022. - Вып. 1. - С. 130-137 : рис., табл. - Библиогр.: с. 136-137 (14 назв.). - Библиогр. на рус. и англ. яз.

УДК

^a519.6

ББК 22.19
Рубрики: Математика
Вычислительная математика
Кл.слова (ненормированные):
ансамблевые модели -- бустинг -- древо решений -- панельные данные -- разработка приложений -- социально-экономические показатели
Аннотация: При решении задачи анализа социально-экономических показателей применяются актуальные методы машинного обучения, на основе которых создаются современные инструменты для оценки функционирования социально-экономических систем. Одним из перспективных подходов машинного обучения является использование ансамблевых методов. Целью данного исследования стала разработка подхода для обработки панельных данных с помощью специальных регрессионных моделей, в том числе с применением ансамблей.

Доп.точки доступа:
Rasskazkin, N. D. (бакалавр)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

12.

Оценка кредитоспособности действующих клиентов банка с использованием современных методов предобработки данных и машинного обучения [Текст] = Assessment of the creditworthiness of the bank's existing customers using modern methods of data preprocessing and machine learning / В. П. Гришаева, В. М. Жудина, А. И. Зайцев [и др.] // Информационные системы и технологии. - 2024. - № 1. - С. 55-63. - Библиогр.: с. 63 (12 назв.) . - ISSN 2072-8964

УДК

^a004.9

ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом
Кл.слова (ненормированные):
CatBoost -- LGBM -- XGBoost -- Байесовская оптимизация -- банковское дело -- градиентный бустинг -- оптимизация Байесовская -- разведочный анализ данных -- разработка признаков -- системы кредитного скоринга -- целевая переменная
Аннотация: Актуальность использования совокупности методов машинного обучения в построении кредитного скоринга действующих клиентов одного из крупнейшего американского банка "American Express" на основе истории выполненных платежей и трат средств. В исследовании будут использованы лучшие действующие методы предобработки данных с разработкой новых признаков, а также алгоритмы XGBoost, LGBM и CatBoost с использованием Байесовской оптимизации и стратифицированной выборкой при обучении, что в совокупности даст высокую точность в правильности принятия решения.

Доп.точки доступа:
Гришаева, Виктория Павловна; Жудина, Виктория Михайловна; Зайцев, Алексей Иванович; Люблинская, Наталья Николаевна; Нечаев, Андрей Михайлович; Новиков, Сергей Владимирович; Рыженков, Денис Викторович; Стычук, Алексей Александрович; Трубин, Александр Евгеньевич; American Express, банк
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

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