#1292658
#1292658: Структурированные и неструктурированные данные обрабатывают и анализируют по-разному. Классические компьютерные алгоритмы бесполезны при работе с неупорядоченными данными. Поэтому существуют отдельные типы инструментов, созданные специально на этот случай. В частности, существует тип инструментов, который включает в себя классификаторы, нейронные сети, векторные машины – особые математические модели, которые могут работать практически с любыми типами данных. Они могут предсказывать, преобразовывать, распознавать и даже создавать новые данные. Назовите данный тип инструментов для работы с неструктурированными данными.
Структурированные и неструктурированные данные обрабатывают и анализируют по-разному. Классические компьютерные алгоритмы бесполезны при работе с неупорядоченными данными. Поэтому существуют отдельные типы инструментов, созданные специально на этот случай. В частности, существует тип инструментов, который включает в себя классификаторы, нейронные сети, векторные машины – особые математические модели, которые могут работать практически с любыми типами данных. Они могут предсказывать, преобразовывать, распознавать и даже создавать новые данные. Назовите данный тип инструментов для работы с неструктурированными данными.
Варианты ответа:
- Алгоритмы и методы датамайнинга.
- Алгоритмы обработки естественных языков.
- Машинное обучение.
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Дисциплина посвящена методам преобразования сложных данных в наглядные графики, диаграммы и интерактивные панели. Студенты освоят инструменты для визуального представления информации, научатся выбирать оптимальные форматы визуализации и создавать понятные отчеты. Эти навыки позволяют улучшать аналитику, выявлять закономерности и эффективно доносить результаты исследований до аудитории. Применение знаний актуально в бизнес-аналитике, маркетинге, науке и управлении.
Дисциплина посвящена методам преобразования сложных данных в наглядные графики, диаграммы и интерактивные панели. Студенты освоят инструменты для визуального представления информации, научатся выбирать оптимальные форматы визуализации и создавать понятные отчеты. Эти навыки позволяют улучшать аналитику, выявлять закономерности и эффективно доносить результаты исследований до аудитории. Применение знаний актуально в бизнес-аналитике, маркетинге, науке и управлении.