| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Прокофьев, Н. И. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2023-09-07T11:54:22Z | - |
| dc.date.available | 2023-09-07T11:54:22Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | - |
| dc.identifier.citation | Прокофьев, Н. И. Машинное обучение и анализ данных в физических исследованиях / Н. И. Прокофьев // Компьютерные системы и сети : сборник статей 59-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 17–21 апреля 2023 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2023. – С. 459–460. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/52757 | - |
| dc.description.abstract | Машинное обучение и анализ данных имеют широкое применение в физических экспериментах. Применение методов машинного обучения включает в себя подготовку данных, выбор модели, обучение и оценку качества модели. Методы анализа данных, такие как описательная статистика, корреляционный анализ, регрессионный анализ и анализ временных рядов, позволяют выявлять зависимости между переменными и определять их статистическую значимость. Применение методов машинного обучения и анализа данных в физическом эксперименте имеет перспективы для оптимизации экспериментов и решения научных и технологических задач. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | анализ данных | en_US |
| dc.subject | физические исследования | en_US |
| dc.title | Машинное обучение и анализ данных в физических исследованиях | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 59-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2023)
|
