ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ, ПРЕДОСТАВЛЯЮЩИХ НЕДОСТОВЕРНЫЕ СВЕДЕНИЯ : доклад, тезисы доклада
доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Библиографическое описание:ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ, ПРЕДОСТАВЛЯЮЩИХ НЕДОСТОВЕРНЫЕ СВЕДЕНИЯ : доклад, тезисы доклада / З. Е. Малышев. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // Актуальные проблемы авиации и космонавтики : Сборник материалов X Международной научно-практической конференции, посвященной 100-летию академика М.Ф. Решетнева и Дню космонавтики. В 3-х томах / Актуальные проблемы авиации и космонавтики (2024 ; 08.04 - 12.04 ; Красноярск). - Красноярск, 2024. - С. 65-67.
Аннотация:Данный доклад представляет исследование области применения алгоритма машинного обучения, способного делать бинарные прогнозы о правильности заполнения атрибутов на основе анализа входных данных. Рассмотрены алгоритмы кластеризации данных, метрики оценки качества классификации, графики разведочного анализа, алгоритмы очистки и форматирования данных, включая выявление аномалий.
This presentation explores the application of a machine learning algorithm capable of making binary predictions regarding the correctness of attribute completion based on input data analysis. The discussion covers data clustering algorithms, classification quality evaluation metrics, exploratory analysis graphs, data cleansing and formatting algorithms, including anomaly detection.
Ключевые слова:машинное обучение, бинарный прогноз, кластеризация данных, precision, recall, разведочный анализ, очистка данных, форматирование данных, аномалии, machine learning, binary prediction, data clustering, exploratory analysis, data cleansing, data formatting, anomalies
