Показать сокращенную информацию

dc.contributor.authorБайбардина, Т.Н.
dc.contributor.authorЖуковец, А.А.
dc.contributor.authorБуткевич, М.А.
dc.contributor.authorРоманюк, А.А.
dc.date.accessioned2023-05-30T14:51:39Z
dc.date.available2023-05-30T14:51:39Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationПерспективы 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.urihttp://lib.i-bteu.by/handle/22092014/6050
dc.description.abstractВ 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.isoruru_RU
dc.publisherГомель : БТЭУru_RU
dc.subjectМашинное обучениеru_RU
dc.subjectИскусственный интеллектru_RU
dc.subjectЦифровизацияru_RU
dc.subjectМетоды машинного обученияru_RU
dc.subjectРекуррентные нейронные сетиru_RU
dc.subjectСверточные нейронные сетиru_RU
dc.subjectАлгоритмы машинного обученияru_RU
dc.subjectМетоды машинного обученияru_RU
dc.titleПерспективы использования технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в маркетингеru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
dc.identifier.lbc65.291.3ru_RU


Файлы, содержащиеся в ресурсе

Thumbnail

Располагается в коллекциях:

Показать сокращенную информацию