12+
Оглавление - ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ
- ВВЕДЕНИЕ
- О ПОТЕНЦИАЛЕ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ
- Машинное обучение и анализ данных
- Прогнозирования сбоев оборудования и аварийных ситуаций на железнодорожном транспорте
- Интернет вещей (IoT)
- Роботизированные системы
- Использование распознавания речи и обработки естественного языка на железнодорожном транспорте
- Использование искусственного интеллекта и машинного зрения на железнодорожном транспорте
- МЕТОД МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ В MS EXCEL
- Подготовка данных
- Собор данных
- Реализация метода в Excel
- Интерпретация результатов регрессии
- МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ В ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ
- МЕТОДЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ
- АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
- ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ СРЕДИ ЗНАЧЕНИЙ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ
- ЗАДАЧА УМЕНЬШЕНИЯ РАЗМЕРНОСТИ ДАННЫХ
- ЗАДАЧА АНАЛИЗА ТЕКСТОВЫХ ДАННЫХ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ EXCEL ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТА НА ОСНОВЕ ЕГО СОДЕРЖАНИЯ
- ЗАДАЧА ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ EXCEL ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
- ВАРИАНТЫ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ЗАДАНИЙ
- Варианты заданий по теме регрессия
- Варианты заданий по теме классификация
- Варианты заданий по анализу временных рядов
- Варианты заданий по обнаружению аномалий исходных данных
- Варианты заданий по уменьшению размерности исходных данных
- Варианты заданий по анализу текстовых данных
- Варианты заданий по формированию деревьев решений
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- ЛИТЕРАТУРА