?
Women Data Science Leaders in Russia
Ch. 7. P. 45–48.
Лескина Э. И., Информационное право 2022 № 2 С. 4–7
Цель: Представленная статья посвящена рассмотрению трансформации понимания данных в научном познании, философии науки, влиянии на понимание сущности данных технологических изменений последнего времени. Отмечается, что для уяснения новых феноменов, возникающих в эпоху Индустрии 4.0., например, больших данных необходимо понимание родового понятия данных. Материалы и методы исследования: В работе использованы методы как эмпирического (анализ и синтез, индукция ...
Добавлено: 2 октября 2024 г.
Соколов А. П., Прохоренкова Л. А., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2023 Т. 27 № 1 С. 18–23
Решающие деревья широко применяются в машинном обуче
нии, статистике и анализе данных. Предиктивные модели, осно
ванные на решающих деревьях, показывают отличные результаты
в терминах точности и времени обучения, особенно на гетерогенных
табличных датасетах. Производительность, простота и надежность
делают это семейство алгоритмов одним из наиболее популярных
в машинном обучении и науке о данных.
Одним из важных гиперпараметров алгоритмов, основанных на
решающих деревьях, является максимальная ...
Добавлено: 11 февраля 2024 г.
М.: МАКС Пресс, 2020.
В рамках указанной международной конференции была проведена XVII конференция Межрегиональной ассоциации "История и компьютер". ...
Добавлено: 12 января 2021 г.
М.: МАКС Пресс, 2020.
Сборник содержит тексты докладов Международной конференции. В рамках указанной международной конференции была проведена XVII конференция Межрегиональной Ассоциации «История и компьютер». ...
Добавлено: 12 января 2021 г.
Казаков С. П., Ковалёв К. П., В кн.: Новые парадигмы развития маркетинговых инструментов в условиях трансформации современной экономики.: М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2020. Гл. 6.1 С. 215–227.
Монография раскрывает теоретико-методологические и практические направления развития маркетинговых инструментов комплекса маркетинга и маркетинговой политики зарубежных и российских организаций в условиях трансформации современной экономики. В работе представлено развитие новых направле- ний маркетинга, с учетом цифровой, территориальной и отраслевой трансформации. Особое место в монографии занимает изучение поведения потребителей, инструментов имиджа и деловой репутации, инновационных направлений развития маркетинговых ...
Добавлено: 9 июня 2020 г.
Мусабиров И. Л., Поздняков С. И., Тенишева К. А., International Journal of Emerging Technologies in Learning 2019 Vol. 14 No. 5 P. 64–74
Добавлено: 17 апреля 2019 г.
Максименкова О. В., Незнанов А. А., Радченко И. А., , in: The Challenges of the Digital Transformation in EducationVol. 1.: Switzerland: Springer, 2020. P. 14–25.
Добавлено: 6 февраля 2019 г.
Тагиев Р., Игнатов Д. И., , in: Proceedings of the Fourth Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2017), Dresden, Germany, September 17-18, 2017Vol. 1968.: Aachen: CEUR Workshop Proceedings, 2017. Ch. 6 P. 52–64.
Добавлено: 17 декабря 2017 г.
Максименкова О. В., Radchenko I., , in: Proceedings of the 12th Central and Eastern European Software Engineering Conference in Russia.: NY: ACM, 2016.
Добавлено: 12 января 2017 г.
Статья посвящена изучению структуры мотивации студентов при освоении сложного университетского курса. Работа выполнена в теоретической рамке теории ожиданий и ценностей (expectancy-value theory) и направлена на решение трех задач: анализ гендерных различий в мотивации; выявление связей между компонентами мотивации и образовательными результатами; оценку роли предшествующих образовательных достижений и предшествующего образовательного выбора. Cравниваются две альтернативные теоретические модели ...
Добавлено: 23 декабря 2016 г.
Жуков Л. Е., В кн.: Большие Данные в национальной экономике.: М.: ЗАО "Открытые системы", 2013. С. 48–51.
Harvard Business Review в 2012 году назвал Data Scientist “the Sexiest Job of the 21st Century”. Такие эпитеты привычны скорее для фотомоделей и киноактеров, чем для ученых и инженеров. В своем докладе я расскажу о том, чем в действительности занимаются Data Scientists, что сделало их профессию такой популярной и почему ее называют профессией будущего. Будут ...
Добавлено: 12 мая 2014 г.
М.: ЗАО "Открытые системы", 2013.
Россия, как и весь мир, вступила в новый, постиндустриальный период развития национальной экономики, когда ключевым фактором успеха для многих ее отраслей становится возможность эффективно обрабатывать огромные массивы и потоки информации. Финансы, транспорт, связь, торговля, туризм, здравоохранение и другие области уже не могут существовать без высокоуровневой информатизации, предприятия порождают и потребляют огромные объемы данных, и их ...
Добавлено: 12 мая 2014 г.