Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/24364
Название: | Підвищення ефективності розв’язування задач Machine Learning на основі вбудованих мовних засобів SQL Server |
Авторы: | Коскіна А. С. |
Ключевые слова: | автоматизація алгоритм аналіз даних дослідження експеримент лінійна регресія машинне навчання методи програмної реалізації машинного навчання модель навчання моделі прогнозування |
Дата публикации: | 2020 |
Библиографическое описание: | Коскіна А. С. Підвищення ефективності розв’язування задач Machine Learning на основі вбудованих мовних засобів SQL Server: дипломна робота на здобуття освітнього ступеня магістра: спец. 126 «Інформаційні системи і технології» / А. С. Коскіна. – Харків : ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2020. |
Краткий осмотр (реферат): | Об’єкт дослідження – процеси вирішення задач в Machine Learning. Предмет проектування – методи та алгоритми вирішення задач машинного навчання з використанням можливостей SQL Server Machine Learning Services. Мета дипломної роботи – дослідження засобів вирішення задач в Machine Learning за допомогою SQL Server Machine Learning Services для визначення найбільш ефективного методу їх програмної реалізації: з використанням вбудованих мовних засобів SQL Server або класичного способу обробки даних. Визначено спосіб, який дозволить збільшити ефективність розв'язування задач прогнозування даних у 2 – 4 рази, використовуючи алгоритми машинного навчання. Отримані результати можуть бути впроваджені в багатьох сферах: виробництво, транспорті системи, медицина, освіта і т.д., що дозволить оптимізувати процес роботи з даними та працювати в режимі реального часу. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/24364 |
Располагается в коллекциях: | Кваліфікаційні випускні роботи здобувачів вищої освіти (ІС) |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Коскiна.....2.pdf | 1,47 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.