| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Ючков, А. К | - |
| dc.contributor.author | Хаджинова, К. А. | - |
| dc.contributor.author | Навроцкий, А. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-01-13T06:01:31Z | - |
| dc.date.available | 2025-01-13T06:01:31Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Ючков, А. К. Анализ качества оценки результатов социологических исследований по неполным данным / А. К. Ючков, К. А. Хаджинова, А. А. Навроцкий // Информационные технологии и системы 2024 (ИТС 2024) = Information Technologies and Systems 2024 (ITS 2024) : материалы международной научной конференции, Минск, 20 ноября 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск, 2024. – С. 189–190. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58689 | - |
| dc.description.abstract | Рассматривается проблема неполных данных в социологических исследованиях, предлагаются нейросетевые
подходы для их анализа. Исследуются архитектуры нейросетей, такие как многослойные перцептроны и рекуррентные сети, которые могут улучшить качество социологических выводов. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | информационные технологии | en_US |
| dc.subject | социологические исследования | en_US |
| dc.subject | неполные данные | en_US |
| dc.subject | нейроные сети | en_US |
| dc.title | Анализ качества оценки результатов социологических исследований по неполным данным | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | ИТС 2024
|
