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

Дослідження інструментів штучного інтелекту для інтелектуального аналізу даних

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У роботі досліджено сучасний інструментарій штучного інтелекту (ШІ), призначений для інтелектуального аналізу даних (Data Mining). Проаналізовано ключові класи алгоритмів, включаючи методи класифікації, кластеризації, регресійного та асоціативного аналізу. Здійснено порівняльну характеристику популярних програмних засобів: бібліотек Scikit-learn та TensorFlow, а також автоматизованих платформ RapidMiner та
The paper explores modern artificial intelligence (AI) tools designed for intelligent data analysis (Data Mining). Key classes of algorithms are analyzed, including methods of classification, clustering, regression, and associative analysis.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Кірчанова А. Дослідження інструментів штучного інтелекту для інтелектуального аналізу даних // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27890.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (1)

  1. 5. Дослідження інструментів штучного інтелекту для інтелектуального аналізу даних / І. Лисенко, Р. Минайленко, С. Смірнов та ін. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://csecurity.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/1022 (дата звернення: 02.03.2026). Scikit-learn: Machine Learning in Python [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://scikit-learn.org/stable/ (дата звернення: 02.03.2026). RapidMiner Documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://docs.rapidminer.com/ (дата звернення: 02.03.2026). KNIME Documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://docs.knime.com/ap/latest/ (дата звернення: 02.03.2026). TensorFlow Developers Guide [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.tensorflow.org/guide (дата звернення: 02.03.2026). Анастасія Костянтинівна