Прогнозирование экономических показателей при помощи сетей Байеса

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБидюк, Петр Иванович
dc.contributor.authorТерентьев, Александр Николаевич
dc.contributor.authorКоршевнюк, Лев Александрович
dc.date.accessioned2017-03-16T09:40:08Z
dc.date.available2017-03-16T09:40:08Z
dc.date.created2007-02-01
dc.date.issued2007
dc.date.submitted2007-02-01
dc.description.abstractenData-Mining Methods (DMM) provide the ability to automatically search for patterns that are characteristic for multidimensional data. About the relevance of the data-mining methods present the fact that nowaday 45 banks from the 100 biggest in the United States already implemented DMM systems and another 50 banks have started implementing similar projects or are planning to do so in the near future. At the heart of most DMM tools are two technologies: machine learning and visualization (visual representation of information). Bayesian networks (BN) are exactly the two technologies.uk
dc.description.abstractruМетоды интеллектуального анализа данных (ИАД) предоставляют возможность автоматического поиска закономерностей, характерных для многомерных данных. О востребованности ИАД объективно говорит тот факт, что на сегодняшний день из 100 крупнейших банков США 45 банков уже внедрили системы ИАД и еще около 50 банков начали реализацию подобных проектов или планируют это сделать в ближайшее время. В основе большинства инструментов интеллектуального анализа данных лежат две технологии: машинное обучение (machine learning) и визуализация (визуальное представление информации). Байесовские сети (БС) как раз и объединяют в себе эти две технологии.uk
dc.description.abstractukМетоди інтелектуального аналізу даних (ІАД) надають можливість автоматичного пошуку закономірностей, характерних для багатовимірних даних. Про затребуваності ИАД об'єктивно говорить той факт, що на сьогоднішній день з 100 найбільших банків США 45 банків вже впровадили системи ІАД і ще близько 50 банків почали реалізацію подібних проектів або планують це зробити найближчим часом. В основі більшості інструментів інтелектуального аналізу даних лежать дві технології: машинне навчання (machine learning) і візуалізація (візуальне представлення інформації). Байєсовські мережі (БМ) якраз і об'єднують в собі ці дві технології.uk
dc.event.date2007-09-10
dc.event.placeСевастопольuk
dc.format.page3uk
dc.format.pagerangeС. 91-93.uk
dc.identifier.citationБидюк, П. И. Прогнозирование экономических показателей при помощи сетей Байеса / П. И. Бидюк, А. Н. Терентьев, Л. А. Коршевнюк // збірник наукових праць за матеріалами XIV міжнародної конференції «Автоматика-2007», м. Севастополь, 10-14 вересня, 2007 р. – 2007. – С. 91-93.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/19034
dc.language.isoruuk
dc.publisher.placeСевастопольuk
dc.source.nameАвтоматика-2007: збірник наукових праць за матеріалами XIV міжнародної конференціїuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectинтеллектуальный анализ данныхuk
dc.subjectdata mininguk
dc.subjectбайесовские сетиuk
dc.subjectBayesian networksuk
dc.subject.udc62-50uk
dc.titleПрогнозирование экономических показателей при помощи сетей Байесаuk
dc.title.event«Автоматика-2007», XIV міжнародна конференціяuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
automatic_2007_Terentiev.doc
Розмір:
54 KB
Формат:
Microsoft Word
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.65 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференцій, семінарів і т.п. (ММСА)