Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров'я (MicroCAD) : міжнародна науково-практична конференція
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/31502
Переглянути
47 результатів
Результати пошуку
Документ Дослідження документації на об’єкти водовідведення щодо закладання її до страхового фонду документації України(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Журавель, В. В.Документ Аналіз і обгрунтування підвищення ефективності експлуатації транспорту рухомих пунктів управління та їх ресурсу в експлуатації(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Убайдуллаєв, Ю. Н.; Водчиць, О. Г.; Ясько, В. А.Документ Інформаційна технологія аналізу соціальних мереж для виявлення складних структурних залежностей(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Смірнов, Т. І.; Шабатура, Ю. В.Документ Підвищення техніко-економічних показників під час лиття заготівок із бронзи(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Севоян, А. А.; Акімов, Олег ВікторовичДокумент Проблеми захворюваності військовослужбовців та визначення напрямків щодо адаптації організму після впливу бойового стресу і травм(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гунченко, В. О.; Івакін, Т. А.Документ Хіммотологія: сучасний стан та розвиток(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Грищук, М. Є.; Випирайлов, С. П.; Толкачов, М. Б.Документ Моделювання варіацій основних параметрів іоносферної плазми над Центральноєвропейським регіоном у період 24-го циклу сонячної активності(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Колодяжний, В. В.; Ємельянов, Леонід Якович; Богомаз, О. В.Документ Інтелектуальні технології(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Бердос, Максим Петрович; Косенко, Андрій ВасильовичІнтелектуальні технології охоплюють широкий спектр інноваційних інструментів і методів для вирішення складних завдань. В доповіді особлива увага приділена машинному навчанню (Machine Learning). Це підгалузь штучного інтелекту, яка дозволяє комп'ютерам вчитися з даних і досвіду, а не явно програмуватися для виконання певних завдань. Машинне навчання використовується для прогнозування, класифікації, аналізу даних, рекомендаційних систем та інших задач.Документ Прогнозування фінансового часового ряду з використанням рекурентної нейронної мережі(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Кондратенко, К. А.; Корниль, Т. А.Документ Проблеми патентування винаходів, створених штучним інтелектом(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Реброва, А. О.; Ситник, О. В.; Шуба, Ірина Володимирівна