<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Intelligent systems as a tool for solving the problem of subjectivity in input data

dc.contributor.authorZora, I.en
dc.contributor.authorLishchynska, L.en
dc.contributor.authorЛіщинська, Л. Б.uk
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9827-1260
dc.titleIntelligent systems as a tool for solving the problem of subjectivity in input dataen
dc.date.issued2025
dc.publisherДніпровський національний університет імені Олеся Гончараen
dc.identifier.citationZora І., Lishchynska L. Intelligent systems as a tool for solving the problem of subjectivity in input data // Тези доповідей XХІІІ Міжнародної науково-практичної конференції «Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем (МПЗІС-2025)», Дніпро, 19-21 листопада 2025 р. Дніпро : ДНУ, 2025. C. 66-68.uk
dc.relation.ispartofТези доповідей XХІІІ Міжнародної науково-практичної конференції «Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем (МПЗІС-2025)», Дніпро, 19-21 листопада 2025 р. : 66-68.en
dc.identifier.udc519.7:004.89
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/50257
dc.description.abstractВикористання інтелектуальних систем для пом’якшення суб’єктивності вхідних даних є перспективним напрямом розвитку штучного інтелекту. Навчання моделей на об’єктивних наборах даних уможливлює формування всередині системи внутрішньої «карти закономірностей», яку згодом можна використовувати для оцінювання, відновлення або очищення неповних і суб’єктивних даних. Це створює основу для підвищення точності розрахунків, зменшення впливу людського чинника та забезпечення стабільності рішень навіть за умов обмеженої кількості достовірних спостережень.uk
dc.description.abstractThe use of intelligent systems to mitigate the subjectivity of input data represents a promising direction in the development of artificial intelligence. Training models on objective datasets enables the formation of an internal “map of regularities” within the system, which can subsequently be used for the evaluation, restoration, or cleansing of incomplete and subjective data. This creates a foundation for improving calculation accuracy, reducing the influence of the human factor, and ensuring the stability of decisions even under conditions of limited reliable observations.uk
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.typeThesis
dc.language.isoenen
dc.date.accessioned2025-12-16T13:47:45Z
dc.date.available2025-12-16T13:47:45Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
189539.pdf
Розмір:
576,3 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
129 B
Формат:
Plain Text
Опис: