СИСТЕМА ДЛЯ АНАЛІЗУ ВЕЛИКИХ МАСИВІВ ДАНИХ ЗА ДОПОМОГОЮ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.30977/BUL.2219-5548.2021.94.0.142Ключові слова:
машинне навчання, аналіз даних, нейронна мережа, дерево рішень, scikit-learnАнотація
У статті розглядаються інструменти для створення систем машинного навчання й аналізу даних. Розглянуто основні методи машинного навчання, проаналізовано інструментарій для побудови систем аналізу даних.
Посилання
Weka: Data Mining Retrived. URL: https://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/ (accessed: 23.11.2020).
Big Data Retrived. URL: https://www.it.ua/ru/ knowledge-base/technology-innovation/big-data-bolshie-dannye (accessed: 23.11.2020).
Barsegyan A.A. Metody` i modeli analiza danny`kh [Data Analysis Methods and Models]. Sankt-Peterburg: BKhV Peterburg. 2004. 134 s.
BI – бизнес-аналитика Retrived. URL: https://www.it.ua/ru/knowledge-base/technology-innovation/business-intelligence-bi (accessed: 23.11.2020).
Shearer C. The CRISP-DM model: the new blueprint for data mining. JData Warehousing. 2000. C. 22.
Documentation Python.org Retrived. URL: https://www.python.org/ (accessed: 23.11.2020).
Scikit-learn. Machine Learning in Python. Retrived. URL: http://scikit-learn.org (accessed: 23.11.2020).
