• Класифікатори
• маш...

машинне навчання, машинное обучение

Документи:

• Allianz впровадив машинне навчання в процес андерайтингу корпоративних клієнтів по ДМС [Текст] // Страхова справа. — 2018. — № 4 (72). — С.32.
• Аналіз даних та машинне навчання [Електронний ресурс] [Текст] : лабораторний практикум для здобувачів освіт. ступ. "Бакалавр" спец. 122 "Комп'ютерні науки" освіт.-проф. програм "Комп'ютерні науки", "Інформаційні системи та штучний інтелект" ден. та заоч. форм навч. / уклад. : О. В. Харкянен ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2023. — 23 с. — каф. інформаційних технологій, штучного інтелекту і кібербезпеки.
• Як штучний інтелект і big data допомагає в управлінні страховими ризиками [Текст] // Страхова справа. — 2019. — № 4 (76). — С. 35.
• Makhynko, V.
  Perspectives of using artificial intelligence elements in bread baking [Текст] = Перспективи використання елементів штучного інтелекту в хлібопеченні / V. Makhynko, L. Makhynko, O. Kozyr // Наукові праці Національного університету харчових технологій. — 2023. — Т. 29, № 2. — P. 181-188.
• Pankratova, N. D.
  Estimation computational models of the cyber-physical system functioning [Текст] / N. D. Pankratova, Y. A. Ptukha // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2020. — № 1. — P. 28-33. — Bibliogr. p. 32-33.
• Cardiomyopathy prediction in patients with permanent ventricular pacing using machine learning methods [Текст] / E. Perepeka, V. Lazoryshynets, V. Babenko et al. // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2024. — № 1. — Р. 33-41.
• Implementing of Microsoft Azure machine learning technology for electric machines optimization [Текст] / V. Pliuhin, M. Sukhonos, O. Petrenko, M. Petrenko // Електротехніка і електромеханіка. — 2019. — № 1. — P. 23-28. — Bibliogr. : p. 28.
• Sandeep, Bansal..
  Автоматизированный мониторинг качества воды, основанный на машинном обучении [Текст] / Bansal.. Sandeep, G. Geetha // Химия и технология воды. — 2020. — Т. 42, № 5 (277), вер.-жовт. — С. 443-453. — Библиогр. в конце ст.
• Бондаренко, Є. A.
  Практичні підходи до підготовки та створення підсистем ідентифікації стану технологічного обладнання і засобів автоматизації на основі машинного зору та нейромереж [Текст] / Є. A. Бондаренко, О. М. Пупена // Наукові праці Національного університету харчових технологій. — 2024. — Т. 30, № 1. — С. 47-54.
• Грама, М. П.
  Моделювання нейронних мереж [Електронний ресурс] [Текст] : конспект лекцій для здобувачів освіт. ступ. "Бакалавр" спец. 122 "Комп'ютерні науки" освіт.-проф. програми "Інформаційні системи та штучний інтелект" ден. форми здобуття освіти / М. П. Грама, О. Л. Сєдих, С. В. Грибков ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2025. — 129 с. — каф. інформаційних технологій, штучного інтелекту і кібербезпеки.
• Данилов, В. Я.
  Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії [Текст] / В. Я. Данилов, Я. В. Грушко // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2019. — № 4. — С. 77-84. — Бібліогр в кінці ст.
• Додонов, О. Г.
  Датамайнінг в Excel. Розвідувальний аналіз даних та прогнозування з використанням надбудови Analytic Solver Data Mining [Текст] : навч. посібник / О. Г. Додонов, А. І. Кузьмичов ; Ін-т проблем реєстрації інформації Нац. акад. наук України. — Київ : Ліра-К, 2023. — 240 с. — ISBN 978-617-520-424-5.
• Додонов, О. Г.
  Мережеві організаційні структури управління. Моделювання та візуалізація засобами Excel [Текст] / О. Г. Додонов, А. І. Кузьмичов ; Ін-т проблем реєстрації інформації Нац. акад. наук України. — Київ : Ліра-К, 2021. — 264 с. — ISBN 978-617-520-049-0.
• Заріцький, О. В.
  Кількісна оцінка технологічної сингулярності [Текст] / О. В. Заріцький, О. В. Пономаренко // Проблеми керування та інформатики. — 2022. — № 1 січ.-лют. — С. 93-111. — Бібліогр. в кінці ст.
• Застосування алгоритмів машинного навчання в імовірнісно-статистичних моделях для прогнозування та розрахунку процесів озонування [Текст] / В. В. Захаров, О. А. Устінов, Ю. Г. Змієвський, В. Г. Мирончук // Наукові праці Національного університету харчових технологій. — 2019. — Т. 25, № 4. — С. 7-17. — Бібліогр. в кінці ст.
• Кошкіна, Н.
  Дослідження основних компонентів систем JPEG-стеганоаналізу на базі машинного навчання [Текст] / Н. Кошкіна // Захист інформації. — 2020. — Т. 22, № 2, квіт.-черв. — С. 97-108. — Бібліогр. в кінці ст.
• Крак, Ю. В.
  Методика інверсного багатовимірного шкалювання для синтезу моделей машинного навчання [Текст] / Ю. В. Крак, О. В. Бармак // Кібернетика та системний аналіз. — 2023. — Т. 59, № 5, вер.-жов. — С. 46-54.
• Литвин, Василь Володимирович
  Аналіз даних та знань [Текст] : підручник / В. В. Литвин, В. В. Пасічний, Ю. В. Нікольський. — Львів : Магнолія 2006, 2024. — 280 с. — (Комп'ютинг). — ISBN 978-617-574-181-8.
• Луцька, Наталія Миколаївна
  Математичні моделі для цифрових двійників промислових об'єктів [Електронний ресурс] [Текст] : конспект лекцій для здоб. освіт. ступ. "Магістр" спец. 174 "Автоматизація, комп'ютерно-інтегровані технології та робототехніка" ОПП "Комп'ютерні технології та програмування в автоматизованих системах управління" ден. та заоч. форм здобуття освіти / Н. М. Луцька ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2025. — 136 с. — каф. автоматизації та комп'ютерних технологій систем управління.
• Луцька, Н. М.
  Особливості застосування віртуальних аналізаторів у цифровій інфрастуктурі промислового виробництва [Текст] / Н. М. Луцька, О. С. Омельченко // Наукові праці Національного університету харчових технологій. — 2024. — Т. 30, № 2. — С. 19-30.
• Нікольський, Юрій Володимирович
  Системи штучного інтелекту [Текст] : навч. посібник / Ю. В. Нікольський, В. В. Пасічник, Ю. М. Щербина ; за наук. ред. В.В. Пасічника. — 3-тє вид., випр. та доп. — Львів : Магнолія 2006, 2024. — 279 с. — (Комп'ютинг). — ISBN 978-617-57-40-11-4.
• Омельченко, О. С.
  Розробка математичних моделей віртуальних сенсорів для моніторингу динамічних процесів у дистиляційному відділенні спиртового виробництва [Текст] / О. С. Омельченко, Н. М. Луцька // Харчова промисловість. — 2024. — Вип. 36. — С. 67-81.
• Павлюк, О. М.
  Методологія машинного навчання для прогнозу спаду заряду акумуляторної батареї автоматизованого керованого транспортного засобу [Текст] / О. М. Павлюк, М. О. Медиковський, М. В. Міщук // Комп'ютерні технології друкарства. — 2023. — № 1 (49). — С. 185-196.
• Ріппа, Сергій
  Проблематика ретро-прогнозів економічних показників на основі нейромереж [Текст] / С. Ріппа // Світ фінансів. — 2022. — № 1 (70). — С. 76-88. — Бібліогр. в кінці ст.
• Рудзевич, А.-М. П.
  Методи машинного навчання в сентимент- аналізі текстової інформації на прикладі настроїв користувачів стосовно кандидатів у президенти України 2019 [Текст] / А.-М. П. Рудзевич // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2020. — № 3. — С. 78-88. — Бібліогр. в кінці ст.
• Савченко, В. А.
  Основні напрями застосування технологій штучного інтелекту у кібербезпеці [Текст] / В. А. Савченко // Сучасний захист інформації. — 2020. — № 4 (44). — С. 6-11. — Бібіліогр. в кінці ст.
• Скуржанський, О. Г.
  Спеціалізоване попереднє навчання нейромережевих моделей на синтетичних даних для покращення генерації перефразування [Текст] / О. Г. Скуржанський, О. О. Марченко, А. В. Анісімов // Кібернетика та системний аналіз. — 2024. — Т. 60, № 2, бер.-квіт. — С. 3-12.
• Оцінка стану кібербезпеки критичної інформаційної інфраструктури в ході виявлення та відслідковування кризових індикаторів [Текст] / І. В. Ткаченко, В. А. Козачок, С. О. Гахов, В. Є. Дмітрієв // Сучасний захист інформації. — 2020. — № 1 (41). — . 54-57. — Бібліогр. в кінці ст.
• Харкянен, Олена Валеріївна
  Аналіз даних та машинне навчання [Електронний ресурс] [Текст] : конспект лекцій для здобувачів освіт. ступ. "Бакалавр" спец. 122 "Комп'ютерні науки" освіт.-проф. програм "Комп'ютерні науки", "Інформаційні системи та штучний інтелект" ден. та заоч. форм навч. / О. В. Харкянен ; Нац. ун-т харч. технол. — Київ : НУХТ, 2023. — 109 с. — каф. інформаційних технологій, штучного інтелекту і кібербезпеки.
• Валідація карт деградації земель на основі геопросторових даних [Текст] / Б. Я. Яйлимов, А. Ю. Шелестов, М. О. Ємельянов, О. М. Пархомчук // Проблеми керування та інформатики. — 2022. — № 1 січ.-лют. — C. 112-125. — Бібліогр. в кінці ст.
• Інтелектуальні методи та моделі обробки супутникових даних у задачі моніторингу звалищ [Текст] / Г. О. Яйлимова, Б. Я. Яйлимов, А. Ю. Шелестов, Т. М. Красільнікова // Проблеми керування та інформатики. — 2022. — № 2, бер.-квіт. — C. 128-140. — Бібліогр. в кінці ст.
• Янсіті, Марко
  Конкуренція за доби штучного інтелекту [Текст] : пер. з англ. / М. Янсіті, К. Лахані. — Київ : Bookchef : Форс Україна, 2021. — 304 с. — ISBN 978-966-993-501-4.