УДК 004.032.26
DOI: 10.36871/2618-9976.2022.03.005
Авторы
Звягин Л.С.
Кандидат экономических наук, доцент, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, доцент кафедры «Системный анализ в экономике», Москва, Россия
Аннотация
В настоящее время IT-рынок использует термин «машинное обучение» в качестве направления научной инженерии, тесно связанной с разработкой алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей на основе данных всевозможных датчиков или баз данных. Главный принцип машинного обучения – самообучение нейронной сети закономерностям и принятию разумных решений, анализируя полученные данные. Следовательно, машинное обучение тесно связано с такими областями, как статистика, интеллектуальный анализ данных, распознавание образов и искусственный интеллект. Нейронные сети являются популярной платформой для машинного обучения, но существует множество других методов машинного обучения, таких как логистическая регрессия и вспомогательные векторные машины.
Ключевые слова
нейросети
информационные системы
моделирование
анализ
процессы и алгоритмы
искусственный интеллект
big data
