Услуга эвристического поиска, основанного на использовании систем искусственного интеллекта, формирующих расширенный запрос на основе применения специализированных отраслевых тезаурусов и семантических сетей, в Интернете на сегодня …
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина посвящена изучению современных методов работы с информацией, включая сбор, очистку, визуализацию и анализ данных. В рамках курса рассматриваются статистические подходы, алгоритмы машинного обучения и инструменты для извлечения ценных insights. Студенты учатся применять полученные знания для решения практических задач в различных сферах, от маркетинга до научных исследований. Особое внимание уделяется развитию навыков критического мышления и принятия решений на основе данных. Программа также охватывает вопросы этики работы с информацией и защиты персональных данных.
Варианты ответа:
- практически не представлена
- получает все большее распространение
- представлена очень широко
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Среди разработчиков программного обеспечения, реализующих передовые поисковые лингвистические технологии, следует выделить ЗАО «…» – такие разработки этой фирмы, как «Следопыт», «Классификатор» и «Аннотатор», позволяют осуществлять оперативный поиск документов, их индексирование, классификацию и автоматическое аннотирование
- Программный продукт TextAnalyst научно-производственного инновационного центра …, использует для решения задач распознавания слов нейросетевые технологии и, в основном, предназначен для решения задачи автоматического реферирования документов
- … – английское сокращенное обозначение специализированных комплектов разработчика позволяющих при необходимости создавать собственное программное обеспечение, адаптированное к задачам, решаемым той или иной организацией
- … – проект фонда Apache Software Foundation, платформа с открытым исходным кодом для обработки больших данных; благодаря распределенной файловой системе и распределенным вычислениям эта разработка позволяет обрабатывать и анализировать очень большие объемы данных.
- Установите соответствие элементов специфики работы со неструктурированными данными и их содержания: