Какие данные могут быть использованы для обучения модели машинного обучения в транспортной логистике?
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина изучает ключевые принципы работы с большими массивами информации, включая методы машинного обучения, построение нейронных сетей и современные алгоритмы обработки данных. Слушатели получат практические навыки применения этих технологий в различных сферах, таких как IT-разработка, научные исследования и бизнес-аналитика. Особое внимание уделяется автоматизации сложных задач и использованию интеллектуальных систем для оптимизации процессов и принятия эффективных решений.
Варианты ответа:
- Только информация о товарах на складе
- Информация о погодных условиях
- История маршрутов и данные о транспортных средствах
- Только данные о текущем спросе
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Как технология "Hadoop" способствует обработке больших данных в проектах искусственного интеллекта?
- Какова роль технологии "Spark" в обработке больших данных?
- Как технологии искусственного интеллекта могут помочь в улучшении безопасности транспортных средств?
- Какая особенность свойственна алгоритмам глубокого обучения (Deep learning)?
- Какие факторы могут повлиять на точность модели машинного обучения в задачах искусственного интеллекта?