| dc.contributor.author | Байбардина, Т.Н. | |
| dc.contributor.author | Жуковец, А.А. | |
| dc.contributor.author | Буткевич, М.А. | |
| dc.contributor.author | Романюк, А.А. | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-30T14:51:39Z | |
| dc.date.available | 2023-05-30T14:51:39Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | Перспективы использования технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в маркетинге [Электронный ресурс] / Т. Н. Байбардина, А. А. Жуковец, М. А. Буткевич, А. А. Романюк // Молодежь и наука : сборник научных статей ХII международного форума молодых ученых, Гомель, 19 мая 2023 г. : научное электронное текстовое издание / Белкоопсоюз, Белорусский торгово-экономический университет потребительской кооперации ; под науч. ред. Н. В. Кузнецова ; редкол.: С. Н. Лебедева [и др.]. – Гомель, 2023. – С. 181–183. – Библиография: 2 назв. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | http://lib.i-bteu.by/handle/22092014/6050 | |
| dc.description.abstract | В статье отражены перспективы использования технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в маркетинге. Выявлены приоритетные методы машинного обучения, которые приобрели особую популярность в бизнес-сообществе. Определены преимущества алгоритмов глубокого машинного обучения, относящихся к классу нейронных сетей. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Гомель : БТЭУ | ru_RU |
| dc.subject | Машинное обучение | ru_RU |
| dc.subject | Искусственный интеллект | ru_RU |
| dc.subject | Цифровизация | ru_RU |
| dc.subject | Методы машинного обучения | ru_RU |
| dc.subject | Рекуррентные нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | Сверточные нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | Алгоритмы машинного обучения | ru_RU |
| dc.subject | Методы машинного обучения | ru_RU |
| dc.title | Перспективы использования технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в маркетинге | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| dc.identifier.lbc | 65.291.3 | ru_RU |
