| dc.contributor.author | Червінский, Р. О. | uk |
| dc.date.accessioned | 2023-11-22T08:39:47Z | |
| dc.date.available | 2023-11-22T08:39:47Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | Червінский Р. О. Застосування методів машинного навчання для автоматизованого сортування сировини на транспортері [Електронний ресурс] / Р. О. Червінский // Матеріали LII Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/17597. | uk |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/38327 | |
| dc.description.abstract | Машинне навчання є надзвичайно зручним інструментом для створення систем прийняття рішень без участі людини. Одним із найпоширеніших аргументів на його користь є те, що ця технологія дає змогу обробляти величезні масиви інформації, що неможливо (або нераціонально складно) зробити більш традиційними підходами. | uk |
| dc.description.abstract | Machine learning is an extremely convenient tool for building decision2making systems without human intervention. One of the most common arguments in its favor is that this technology makes it possible to process huge amounts of information, which is impossible (or irrationally difficult) to do with more traditional approaches. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LII Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/17597 | |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | класифікатор | uk |
| dc.subject | морське вушко | uk |
| dc.subject | логістична регресія | uk |
| dc.subject | дереворішень | uk |
| dc.subject | ансамбль дерев рішень | uk |
| dc.subject | нейронна мережа | uk |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | classifier | en |
| dc.subject | abalone | en |
| dc.subject | logistic regression | en |
| dc.subject | decision tree | en |
| dc.subject | ensemble ofdecision trees | en |
| dc.subject | neural network | en |
| dc.title | Застосування методів машинного навчання для автоматизованого сортування сировини на транспортері | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.85 | |
| dc.relation.references | Виявлення фейкових новин методами машинного навчання, Інформаційні технології в освіті та практиці
: матеріали Науково-практичної конференції (Львів, 16 грудня 2022) / упорядник: Т. В. Магеровська. – Львів :
ЛьвДУВС, 2023. – 28-34 с | uk |
| dc.relation.references | Kholodna, N., & Vysotska, V. (2023). TECHNOLOGY FOR GRAMMATICAL ERRORS CORRECTION IN
UKRAINIAN TEXT CONTENT BASED ON MACHINE LEARNING METHODS. Radio Electronics, Computer Science,
Control, (1), 114. [електронний ресурс] – Режим доступу: https://doi.org/10.15588/1607-3274-2023-1-12 | en |
| dc.relation.references | Тіщенко , А., & Грибков , Е. (2023). ДОСЛІДЖЕННЯ ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ПРИ
РЕАЛІЗАЦІЇ МАШИННОГО НАВЧАННЯ АВТОМАТИЧНИХ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ ЛИСТОПРАВИЛЬНИХ
МАШИН. Grail of Science, (24), 269–277. [електронний ресурс] – Режим доступу:
https://doi.org/10.36074/grail-of-science.17.02.2023.050 | uk |
| dc.relation.references | Abalone Data Set [електронний ресурс] – Режим доступу: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/abalone | en |
| dc.relation.references | Морскі вушка [електронний ресурс] – Режим доступу:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%BE%D1%80%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D1%83%D1%88%D
0%BA%D0%B8 | uk |
