Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62711
Назва: Кластеризація і класифікація часових рядів
Автори: Качанов, Сергій
Ключові слова: метод
класифікація
кластер
тип
Дата публікації: 2023
Видавництво: Національний авіаційний університет
Бібліографічний опис: Качанов С.А. Кластеризація і класифікація часових рядів / С.А. Качанов // Комп’ютерні системи та мережні технології : ХІІІ Міжнар. науково-практ. конф. - Національний авіаційний університет. – Київ, 2023. – С. 101–102.
Короткий огляд (реферат): У сучасному світі обсяги даних постійно збільшуються, що потребує використання нових методів та підходів до їх аналізу. Часові ряди є важливим типом даних, який описує динаміку певних явищ в часі. Однак, аналіз часових рядів може бути складним завданням через їх високу динамічність та складні взаємозв'язки між даними. Кластеризація і класифікація часових рядів є актуальними напрямками досліджень у багатьох галузях, таких як фінанси, медицина, промисловість, соціальні мережі, трейдинг тощо. Кластеризація та класифікація є важливими завданнями аналізу часових рядів, оскільки дозволяють групувати подібні ряди та класифікувати їх за певними критеріями.
Опис: ВИКОРИСТАНІ ДЖЕРЕЛА 1. How to Develop LSTM Models for Time Series Forecasting [Електронний ресурс] – Режим доступу: www/ URL: https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-lstm-models-fortime-seriesforecasting/ – Загол. з екрану
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62711
Розташовується у зібраннях:Міжнародна науково-практична конференція «Комп’ютерні системи та мережні технології» (CSNT-2021)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Качанов С.А..pdf119.28 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.