| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Krasnoproshin, V. | - |
| dc.contributor.author | Rodchenko, V. | - |
| dc.contributor.author | Karkanitsa, A. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2023-05-11T06:13:54Z | - |
| dc.date.available | 2023-05-11T06:13:54Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | - |
| dc.identifier.citation | Krasnoproshin V. Construction of Intelligent Systems Based on Knowledge Discovery in Datasets = Построение интеллектуальных систем на основе Knowledge Discovery in Datasets / V. Krasnoproshin, V. Rodchenko, A. Karkanitsa // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2023. – Вып. 7. – С. 147–152. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51268 | - |
| dc.description.abstract | The original method of intelligent systems construction based on technology of knowledge discovery in databases is considered. To form the knowledge base of an intelligent system, it is proposed to abandon the classical approach based on the formalization of expert knowledge in favor of an alternative approach aimed at identifying interpretable empirical patterns using Data Mining methods. | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | Artificial intelligence | ru_RU |
| dc.subject | knowledge base | ru_RU |
| dc.subject | data mining | ru_RU |
| dc.title | Construction of Intelligent Systems Based on Knowledge Discovery in Datasets | ru_RU |
| dc.title.alternative | Построение интеллектуальных систем на основе Knowledge Discovery in Datasets | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | Рассмотрен оригинальный способ построения интеллектуальных систем на основе технологии knowledge discovery in databases. Для формирования базы знаний интеллектуальной системы предложено отказаться от классического подхода, основанного на формализации знаний экспертов, в пользу альтернативного, направленного на выявление методами Data Mining интерпретируемых эмпирических закономерностей. | ru_RU |
| Appears in Collections: | OSTIS-2023
|
