Пошук аномалiй у часових рядах

dc.contributor.authorКолодяжна, О. О.
dc.contributor.authorРодiонов, А. М.
dc.date.accessioned2022-12-15T14:24:57Z
dc.date.available2022-12-15T14:24:57Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractukКожного дня ми маємо справу з все бiльшими обсягами iнформацiї. Проблемами, якi можуть виникати у даних, є, наприклад, недопустимi, екстремальнi значення. Тому задача пошуку аномалiй у даних наразi стоїть гостро. У данiй роботi проведено порiвняльний аналiз статистичних методiв та методiв машинного навчання для виявлення аномалiй у часових рядах. За результатами встановлено, що методи машинного навчання можуть дати кращi результати, нiж статистичнi.uk
dc.format.pagerangeС. 228–230uk
dc.identifier.citationКолодяжна, О. О. Пошук аномалiй у часових рядах / О. О. Колодяжна, А. М. Родiонов // XIX Всеукраїнська науково-практична конференція студентів, аспірантів та молодих вчених «Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики» (Україна, м. Київ, 13–14 травня 2021 р.) : матеріали конференції. – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – С. 228–230. – Бібліогр.: 7 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51468
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceXIX Всеукраїнська науково-практична конференція студентів, аспірантів та молодих вчених «Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики» (Україна, м. Київ, 13-14 травня 2021 р.) : матеріали конференціїuk
dc.subjectаномалiяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнейроннi мережiuk
dc.subjectчасовий рядuk
dc.titleПошук аномалiй у часових рядахuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
(228-230)_Kolodiazhna.pdf
Розмір:
770.5 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: