Conţinutul numărului revistei |
Articolul precedent |
Articolul urmator |
949 38 |
Ultima descărcare din IBN: 2024-03-23 19:29 |
Căutarea după subiecte similare conform CZU |
004.434:004.82 (1) |
Software (293) |
Artificial intelligence (295) |
SM ISO690:2012 MARIN (CRISTEI), Maria, MARIN, Ghenadie, STELEA, Victor. Prezicerea performanţelor studenţilor folosind învăţarea automată (Machine Learning). In: Studia Universitatis Moldaviae (Seria Ştiinţe Exacte şi Economice), 2017, nr. 2(102), pp. 43-49. ISSN 1857-2073. |
EXPORT metadate: Google Scholar Crossref CERIF DataCite Dublin Core |
Studia Universitatis Moldaviae (Seria Ştiinţe Exacte şi Economice) | |||||
Numărul 2(102) / 2017 / ISSN 1857-2073 /ISSNe 2345-1033 | |||||
|
|||||
CZU: 004.434:004.82 | |||||
Pag. 43-49 | |||||
|
|||||
Descarcă PDF | |||||
Rezumat | |||||
În prezent, învăţarea automată (machine learning) ocupă un loc important în inteligenţa artificială, preocupându-se de dezvoltarea algoritmilor ce permit unui sistem informatic să înveţe date, reguli şi algoritmi. Învăţarea automată pre-supune în primul rând identificarea şi implementarea unei modalităţi cât mai eficiente de reprezentare a informaţiilor, în sensul facilitării căutării, reorganizării şi modificării acestora. În acest sens, în prezentul articol se descrie utilitatea şi aplicabilitatea tehnicilor de învăţare automată supervizată la problemele de predicţie şi implementarea acestora în dezvoltarea aplicaţiilor informatice. Aplicaţia elaborată este unică prin felul ei de executare a modelului machine learning de predicţie. Metodologia folosită în aplicaţia elaborată este mixtă, cuprinzând tehnologii complexe de ultimă oră: mediul de dezvoltare Jupyter Notebook, limbajul de programare Python împreună cu cele mai populare librării ale acestuia utilizate în machine learning, instrumente de dezvoltare a aplicaţiei web Flask |
|||||
Cuvinte-cheie învăţare automată, inteligenţă artificială, sisteme inteligente. |
|||||
|