Чув
Регистраци Кӗрӳ

Тӗп сӑмах тӑрӑх публикацисен списокӗ: «машинное обучение»

  • Нейросети в прогнозировании макроэкономических показателей: точность, ограничения и этические аспекты

    Конференци статья
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Автор:
    Папава Мариам Онисеевна, Маркарян Ирина Николаевна
    рубрика:
    Общие вопросы экономических наук
    Аннотаци:
    В статье рассматриваются проблемы интерпретируемости, алгоритмического смещения, конфиденциальности и ответственности за решения, основанных на таких прогнозах. Делается вывод, что наиболее разумным является не полное вытеснение эконометрических моделей, а сочетание нейросетевых методов с экономической теорией, статистическими моделями и экспертной оценкой со стороны.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Структурно-функциональное проектирование «умного кампуса»: архитектура слоистой распределенной среды образовательной организации

    Конференци статья
    Педагогика, психология, общество: от теории к практике
    Автор:
    Ткаченко Данил Алексеевич, Ширяева Софья Андреевна, Туленинов Даниил Сергеевич, Музалев Константин Сергеевич
    рубрика:
    Цифровая трансформация образования
    Аннотаци:
    На основе метода структурно-функционального проектирования распределённых систем промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) синтезирована пятиуровневая архитектура «умного кампуса»: сенсорный слой, коммуникационный слой, периферийные вычисления, облачные вычисления и прикладной уровень. Формализовано отображение потоков данных на аналитические задачи с учётом ограничений по задержке и ресурсам. Обсуждается интеграция модулей машинного обучения в архитектуру на этапе проектирования, что обеспечивает адаптивность, масштабируемость и ресурсоэффективность образовательной инфраструктуры.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Адаптивный энергоменеджмент на основе потокового машинного обучения как фактор повышения экономической устойчивости предприятий

    Конференци статья
    Актуальные вопросы экономики, права и социологии
    Автор:
    Черняева Полина Денисовна, Ступина Алёна Александровна, Журавлёв Михаил Владиславович
    рубрика:
    Основные аспекты экономической теории, теории экономических процессов, экономической истории
    Аннотаци:
    В статье обосновывается экономическая целесообразность перехода от статических моделей прогнозирования энергопотребления к адаптивным системам потокового машинного обучения (Online Learning) с детекцией концептуального дрейфа (Concept Drift). Показано, что внедрение инкрементальных алгоритмов (Adaptive Random Forest, ADWIN) в контур управления предприятием позволяет снизить операционные издержки (OPEX) на электроэнергию за счет предиктивного сглаживания пиковых нагрузок. Эмпирические данные подтверждают снижение среднеабсолютной ошибки (MAE) на 29% и задержку обновления моделей менее 2 мс, что обеспечивает готовность технологии к внедрению на периферийных (Edge) устройствах.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления финансовых рисков и махинаций для предприятий

    Конференци статья
    Право, экономика и управление: состояние, проблемы и перспективы
    Автор:
    Труфанов Никита Андреевич
    рубрика:
    Общие вопросы экономических наук
    Аннотаци:
    В статье рассматривается использование методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для выявления финансовых рисков и мошенничества на предприятиях. Объектом исследования являются финансовые операции компаний, а предметом – технологии анализа данных для обнаружения аномалий. Цель работы – проанализировать возможности ИИ/МО в обнаружении подозрительных платежей, нетипичных операций, искажения отчётности, фиктивных контрагентов и признаков внутреннего мошенничества. Выполнен обзор научных публикаций по тематике, выделены основные методы (классификация, кластеризация, поиск аномалий, анализ временных рядов, NLP) и их ограничения. В результате приведены выводы об эффективности применения ИИ/МО: например, ML-модели способны повышать точность обнаружения мошенничества до 85 % при снижении ложных срабатываний до 92 %. Выявлено, что ИИ помогает быстро находить сложные паттерны в больших объёмах транзакционных данных. Вместе с тем отмечены ограничения: зависимость от качества и разметки данных, необходимость защиты личной информации, «чёрный ящик» моделей и потребность участия специалистов.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Нейросетевые технологии в персонализации индивидуальных траекторий профессионального саморазвития вокалистов: опыт интеграции в образовательную среду Шэньянской консерватории

    Конференци статья
    Актуальные вопросы гуманитарных и социальных наук
    Автор:
    Вэй Линь
    рубрика:
    Содержание и технологии профессионального образования
    Аннотаци:
    Статья посвящена теме разработки и внедрения инновационной модели применения нейросетевых технологий для создания персонализированных траекторий профессионального саморазвития вокалистов в образовательной среде Шэньянской консерватории. Представленная модель интегрирует алгоритмы машинного обучения для многопараметрического анализа вокального исполнения в реальном времени, формируя уникальную методологию синтеза китайских и западных вокальных традиций. В работе концептуализирована «динамическая образовательная экосистема», где искусственный интеллект не просто дополняет, но качественно трансформирует процесс профессионального становления вокалистов через адаптивные системы обучения. Разработанная концепция «цифрового наставничества» гармонично сочетает виртуальные инструменты анализа с традиционными методиками вокального обучения, характерными для китайской педагогической школы, обеспечивая эффективную кросс-культурную интеграцию в музыкальном образовании.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Автономная навигация марсоходов: как компьютер видит поверхность и выбирает путь

    Конференци статья
    Цифровизация в системе образования: передовой опыт и практика внедрения
    Автор:
    Пчелинцева Светлана Вячеславовна, Жежеря Вадим Андреевич, Вахрушева Инна Алексеевна
    рубрика:
    Опыт использования современных информационно-коммуникационных технологий
    Аннотаци:
    В статье рассматриваются методы автономной навигации марсоходов, позволяющие аппаратам самостоятельно перемещаться по поверхности других планет в условиях значительной задержки связи с Землёй. Описаны ключевые этапы автономного управления: восприятие окружающей среды с помощью стереозрения, построение цифровых моделей рельефа, обнаружение препятствий и планирование безопасного пути. Приведены примеры алгоритмов, используемых в марсоходах NASA – от ранних систем на базе «потенциальных полей» до современной архитектуры AutoNav, применяемой на марсоходе Perseverance. Показана роль машинного обучения для классификации типов грунта и повышения надёжности навигации.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Интеграция технологий компьютерного зрения в мобильные приложения на Flutter: подходы, инструменты и образовательный потенциал

    Конференци статья
    Цифровизация в системе образования: передовой опыт и практика внедрения
    Автор:
    Должиков Валерий Михайлович, Ветчинов Владислав Олегович, Лебедев Константин Андреевич
    рубрика:
    Современные прикладные аспекты и технологии цифровизации образования и общества
    Аннотаци:
    В статье рассматриваются способы интеграции технологий компьютерного зрения в мобильные приложения, разрабатываемые на фреймворке Flutter. Проанализированы три подхода: использование предобученных моделей через Google ML Kit, запуск пользовательских моделей TensorFlow Lite на устройстве и обращение к облачным API (Google Cloud Vision, Firebase ML). Для каждого подхода описаны архитектура взаимодействия, ограничения и типичные сценарии применения. Особое внимание уделено образовательному потенциалу: возможности создания учебных проектов, объединяющих мобильную разработку и машинное обучение в рамках одного приложения.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Особенности и специфика использования искусственного интеллекта в образовании

    Конференци статья
    Эффективные практики образовательной и управленческой деятельности в системе образования
    Автор:
    Коростелева Наталья Александровна, Бердникова Дарья Олеговна
    рубрика:
    Цифровая образовательная среда: от детского сада к школе
    Аннотаци:
    В статье рассматриваются современные подходы к определению искусственного интеллекта (ИИ), его технологические признаки (машинное обучение, нейросети, когнитивные вычисления, компьютерное зрение, синтезированная речь). Анализируются отличия искусственного интеллекта от естественного человеческого интеллекта. Описаны основные возможности применения ИИ в образовательной сфере: создание и адаптация учебных материалов, автоматизированная проверка заданий и обратная связь, поддержка обучающихся через чат-ботов.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в трансформации современной медицины: перспективы и вызовы

    Конференци статья
    Актуальные вопросы интеграции науки и практики в условиях трансформации социально-экономических систем
    Автор:
    Абдуллин Азат Рамилевич, Павлова Ирина Ивановна
    рубрика:
    Актуальные вопросы экономики и менеджмента в условиях цифровой трансформации
    Аннотаци:
    В статье проведен анализ текущего состояния, перспектив и ключевых проблем внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в клиническую практику и организацию здравоохранения. Определены основные направления применения ИИ (медицинская визуализация, персонализированная терапия, прогнозирование исходов, управление ресурсами). Показано, что использование ИИ повышает точность диагностики на 10–30% при некоторых нозологиях, но упирается в проблемы качества данных, регуляторных барьеров и этических рисков.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Применение методов машинного обучения для поиска экзопланет по данным космических телескопов Kepler и TESS

    Конференци статья
    Актуальные вопросы интеграции науки и практики в условиях трансформации социально-экономических систем
    Автор:
    Жежеря Вадим Андреевич, Журавлёв Михаил Владиславович
    рубрика:
    Развитие информационных технологий в условиях трансформации социально-экономических систем
    Аннотаци:
    В статье рассматриваются современные методы машинного обучения, применяемые для автоматического обнаружения экзопланет по кривым блеска космических телескопов Kepler и TESS. Описываются ограничения классического подхода, основанного на аппроксимации транзитов (BLS), и необходимость перехода к нейросетевым архитектурам. Приведены примеры успешного использования сверточных нейронных сетей (AstroNet, ExoNet) и автоэнкодеров для выделения слабых сигналов на фоне шумов. Показано, что применение глубокого обучения позволяет не только повысить полноту выборки, но и обнаруживать планеты, пропущенные традиционными алгоритмами. В заключении обсуждаются перспективы интеграции методов ИИ в конвейер обработки данных будущих космических миссий.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Оптимизация соревновательной стратегии в Формуле-1: вычислительная модель принятия решений на основе машинного обучения и теории игр

    Конференци статья
    Актуальные вопросы права, экономики и управления
    Автор:
    Арсамирзаев Мансур Тимурович, Миролюбова Наталия Алексеевна
    рубрика:
    Менеджмент и маркетинг в современных условиях
    Аннотаци:
    За последние десятилетия Формула-1 прошла путь от чисто инженерного состязания до полигона, где победу всё чаще определяет качество анализа данных. Болид сегодня – это не просто машина с мощным двигателем, а подвижная вычислительная платформа, непрерывно обменивающаяся информацией с командным гаражом. В статье рассматривается возможность оптимизации гоночной стратегии посредством совместного применения методов машинного обучения и аппарата теории игр. Центральный объект исследования – «окно пит-стопа»: момент, который команды традиционно определяли на основе опыта инженера, но который при правильном математическом описании превращается в сложную стохастическую задачу с несколькими конкурирующими игроками. Предлагаемый шаблон программы объединяет симуляции Монте-Карло с моделями равновесия Нэша и позволяет количественно оценить риск «андерката» – ситуации, когда соперник вызывает автомобиль в боксы раньше и за счёт свежих шин получает тактическое преимущество. Полученные результаты обсуждаются в контексте бюджетного лимита FIA, введённого с сезона 2021 года, поскольку любая вычислительная система должна не только быть точной, но и вписываться в финансовые рамки.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Методы и алгоритмы интеллектуального анализа гетерогенных данных в задачах управления логистическими процессами

    Конференци статья
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Автор:
    Олейникова Олеся Олеговна, Алмазова Екатерина Сергеевна, Соловьева Татьяна Владимировна
    рубрика:
    Современные тенденции развития мирового сообщества
    Аннотаци:
    Статья посвящена исследованию возможностей применения методологии больших данных для оптимизации процессов хранения и транспортировки скоропортящейся продукции. Рассматриваются ключевые направления использования аналитических инструментов. Особое внимание уделяется эффективности гибридных моделей, объединяющих различные подходы для повышения точности прогнозов и адаптивности принимаемых решений. Анализируются вызовы и ограничения практического внедрения предлагаемых подходов, включая вопросы интеграции разнородных источников данных и требования к вычислительным ресурсам, а также перспективы развития технологий, связанные со снижением стоимости сенсоров и развитием облачных платформ.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Прогнозная аналитика как важнейший инструмент развития цифрового бизнеса

    Конференци статья
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Автор:
    Сорокин Олег Николаевич, Алексеев Александр Валерьевич
    рубрика:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Аннотаци:
    В статье рассматривается переход от традиционной постфактумной аналитики к прогнозной как ключевому фактору конкурентоспособности бизнеса в условиях цифровой трансформации. Описаны методы прогнозной аналитики и её роль в отраслях с высокими ставками ошибки, особенно в АПК. На примере российской системы управления стадом «Арка» показана практическая реализация прогнозных задач: раннее выявление болезней, определение времени осеменения, контроль кормления и соблюдения регламентов персоналом. Проведено сравнение с другими цифровыми решениями. Выявлены барьеры внедрения в малом и среднем агробизнесе и пути их преодоления.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Прогнозирование оттока клиентов банка с использованием технологий машинного обучения

    Конференци статья
    Экономика России в условиях современных вызовов
    Автор:
    Мидуков Данила Сергеевич, Аркадьева Ольга Геннадьевна
    рубрика:
    Цифровая экономика и новые горизонты роста российского бизнеса
    Аннотаци:
    В статье исследуется задача прогнозирования банковского клиентского оттока с привлечением методов машинного обучения. Эмпирическую основу составили несколько банковских датасетов, предоставленных автором; при этом в качестве центрального массива для построения модели выбран churn.csv, включающий 10 000 наблюдений и 14 признаков. В работе проведены структурный анализ данных, сопоставление вспомогательных массивов, разведочное изучение факторов, связанных с уходом клиентов, а также сравнительное тестирование моделей Logistic Regression, Random Forest и Gradient Boosting. Показано, что на вероятность оттока в наибольшей степени воздействуют возраст клиента, число используемых продуктов, уровень активности и географическая принадлежность. Наиболее высокие показатели качества продемонстрировал алгоритм Gradient Boosting. Результаты могут быть использованы при проектировании банковской CRM-системы, ориентированной на раннее выявление клиентов из риск-сегмента.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Адаптивное машинное обучение в реальном времени: методы борьбы с отклонением концептов в потоковых данных

    Конференци статья
    Студенчество и наука: ступень к познанию
    Автор:
    Прудкий Александр Сергеевич, Жевлакова Кристина Евгеньевна, Кукарцев Владислав Викторович
    рубрика:
    Специфика предметного содержания обучения математике и информатике в современных условиях
    Аннотаци:
    Статья исследует современные подходы к адаптивному машинному обучению в условиях реального времени, акцентируя внимание на проблеме отклонения концептов в потоковых данных. Рассматриваются основные методы обнаружения и коррекции отклонения данных, позволяющие моделям сохранять точность при работе с нестационарными информационными потоками. Анализируются алгоритмы онлайн-обучения, адаптивные пороговые механизмы и техники инкрементального обновления моделей. Обсуждаются перспективы внедрения этих методов в системы мониторинга, прогнозирования и автоматизации, а также вызовы, связанные с вычислительной сложностью и задержками обработки.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Методология интеллектуального анализа данных в исследовании структуры современного рынка труда

    Конференци статья
    Студенчество и наука: ступень к познанию
    Автор:
    Олейникова Олеся Олеговна, Журавлёв Михаил Владиславович
    рубрика:
    Специфика предметного содержания обучения математике и информатике в современных условиях
    Аннотаци:
    Статья посвящена исследованию возможностей применения методологии больших данных для анализа рынка труда IT-специалистов. Рассматриваются ключевые этапы аналитического конвейера: сбор и интеграция гетерогенных данных, предобработка и очистка, преобразование категориальных переменных, статистический анализ и предиктивное моделирование. Особое внимание уделяется проблемам обеспечения достоверности данных и преодоления семантического разнообразия. Обосновывается, что применение методов машинного обучения позволяет не только описывать текущее состояние рынка, но и строить прогнозные модели заработных плат на основе квалификационных и географических признаков. Делается вывод о том, что методология больших данных представляет собой эффективный инструмент исследования сложных социально-экономических систем, обеспечивающий переход от описательной статистики к предиктивной аналитике.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Искусственный интеллект как соавтор задач: генерация персонализированных упражнений и проверка творческих решений

    Конференци статья
    Студенчество и наука: ступень к познанию
    Автор:
    Старцева Софья Андреевна, Избицкая Ольга Викторовна
    рубрика:
    Специфика предметного содержания обучения математике и информатике в современных условиях
    Аннотаци:
    В наши дни искусственный интеллект решает две главные проблемы школьной математики: однообразие заданий и сложность проверки творческих работ. Статья показывает, что искусственный интеллект (далее ИИ) может стать интеллектуальным помощником учителя – генерировать персонализированные задачи и объективно оценивать ход их решения, делая обучение индивидуальным и эффективным.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Булевы функции и их приложения в машинном обучении: от логических правил к объяснимому искусственному интеллекту

    Конференци статья
    Актуальные вопросы современной науки и образования
    Автор:
    Фоменко Артём Викторович, Баранов Илья Викторович, Сергеев Александр Эдуардович
    рубрика:
    Влияние цифровизации, искусственного интеллекта, социальных сетей на все сферы жизни человека
    Аннотаци:
    В работе анализируются теоретические и прикладные аспекты использования булевых (логических) функций в современных задачах машинного обучения и объяснимого искусственного интеллекта. Показано, что модели, представленные в виде логических конструкций, обладают высокой степенью прозрачности, что критично для регулируемых отраслей: медицины, финансовой сферы и образования. Рассмотрены классические и новые методы синтеза, минимизации и извлечения логических правил из данных, включая алгоритм RIPPER, дистилляцию нейросетей и комбинированные подходы. Особый акцент сделан на исследованиях российской научной школы в области дискретной математики, логико-правилевых моделей и их использования в анализе образовательных процессов.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Применение искусственного интеллекта и анализа «больших данных» в управлении торговыми платформами в сети Интернет

    Конференци статья
    Социально-экономические процессы современного общества
    Автор:
    Суржиков Михаил Андреевич, Косиченко Даниил Дмитриевич
    рубрика:
    Социальные процессы в контексте глобализации
    Аннотаци:
    В статье рассматривается проблема трансформации управления интернет-торговлей под влиянием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и анализа больших данных (Big Data). Проанализированы ключевые направления их применения: персонализация пользовательского опыта, оптимизация ценообразования и управления запасами, повышение эффективности логистики, а также борьба с мошенничеством. Выявлены преимущества и новые возможности, которые эти технологии открывают для торговых платформ.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Машинное обучение и AI решения в цифровых продуктах

    Конференци статья
    Социально-экономический ландшафт региона: человек и цифровая трансформация
    Автор:
    Красовская Людмила Владимировна, Пчелинцева Светлана Вячеславовна, Насиров Шамхал Васифович
    рубрика:
    Технологическое ядро: инфраструктура, данные и кибербезопасность
    Аннотаци:
    Современные цифровые продукты активно интегрируют технологии машинного обучения и искусственного интеллекта (AI). Эти инструменты позволяют создавать интеллектуальные системы, способные анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности и автоматически адаптироваться к потребностям пользователей. Применение ML и AI решений позволяет значительно повысить эффективность процессов, оптимизировать принятие решений, персонализировать взаимодействие и улучшать качество предоставляемых услуг. В статье рассматриваются основные направления внедрения машинного обучения и ИИ технологий в цифровую сферу, перспективы развития и возможные риски, связанные с этическими аспектами, безопасностью данных и конфиденциальностью пользователей [1; 2].
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Применение методов Big Data Analytics и машинного обучения для прогнозирования урожайности в сельском хозяйстве

    Конференци статья
    Актуальные проблемы биоразнообразия
    Автор:
    Вахрушева Инна Алексеевна, Кукарцева Светлана Владиславовна, Пцелинцева Светлана Вячеславовна
    рубрика:
    Современные проблемы сохранения биологического разнообразия, зоо- и фитобиоты и охраны природы
    Аннотаци:
    В статье рассматривается проблема применения технологий Big Data для оптимизации сельхозпроизводства в условиях климатической нестабильности. Проведена обработка данных (устранение пропусков, one-hot encoding, нормализация), разработано интерактивное приложение на Streamlit для анализа распределения культур, погодных условий и агротехнических факторов. Расчёт экономической эффективности показал наибольшую рентабельность риса (25,44%) и хлопка (22,14%), убыточность ячменя и сои. Оптимизация структуры посевных площадей на основе Big Data позволяет повысить рентабельность на 15–25%.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Анализ данных для обнаружения аномалий в сложных системах

    Конференци статья
    Актуальные проблемы биоразнообразия
    Автор:
    Казаковцев Лев Александрович, Кукарцева Светлана Владиславовна, Вахрашева Инна Алексеевна, Соловьева Татьяна Владимировна
    рубрика:
    Современные проблемы сохранения биологического разнообразия, зоо- и фитобиоты и охраны природы
    Аннотаци:
    В статье рассматривается вопрос применения методов машинного обучения для анализа состояния и выявления отклонений в работе сложных технических и биологических систем. Описываются основные направления использования алгоритмов, включая обработку визуальной информации со сканирующих устройств и анализ цифровых журналов событий для прогнозирования нештатных ситуаций. Особое внимание уделяется ключевым вызовам при внедрении этих технологий: зависимости точности моделей от качества исходных данных, вопросам безопасности информации и необходимости корректной интерпретации результатов специалистами. В заключении делается вывод о перспективах развития аналитических методов на базе машинного обучения для повышения надежности систем.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Многоуровневый анализ и прогнозирование тенденций мировой экономики с применением методов Data Science и машинного обучения

    Конференци статья
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Автор:
    Кукарцев Владислав Викторович, Гречаников Никита Дмитриевич, Глинская Анна Романовна
    рубрика:
    Современные тенденции развития мирового сообщества
    Аннотаци:
    В работе анализируются основные тенденции мировой экономики с применением методов Data Science и машинного обучения. На основе открытых макроэкономических данных Всемирного банка (2010–2023 гг.) проведён многоуровневый анализ показателей более чем 170 стран. Цель исследования – выявить взаимосвязи между экономическими индикаторами и факторами роста ВВП. Сравнение линейной регрессии и алгоритма Random Forest показало преимущества ансамблевых методов в выявлении нелинейных зависимостей. Результаты подтверждают эффективность интеллектуального анализа данных для повышения точности экономических прогнозов.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Машинное обучение на графах: эволюция методов анализа структурных данных в цифровую эпоху

    Конференци статья
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Автор:
    Трегубов Юрий Алексеевич, Алифиренко Алексей Игоревич, Сергеев Александр Эдуардович
    рубрика:
    Современные технологии в образовании
    Аннотаци:
    В статье исследуется становление и развитие методов машинного обучения на графах как самостоятельного направления искусственного интеллекта, возникшего на стыке теории графов, нейронных сетей и анализа сложных систем. С позиций историко-научного подхода прослеживается трансформация представлений об обработке структурированных данных с начала XXI в. до настоящего времени: от ранних алгебраических методов до современных архитектур графовых нейронных сетей (GNN). Анализируются ключевые концепции, такие как агрегация сообщений, механизмы внимания и встраивание вершин, в контексте их практического применения в социальных сетях, биоинформатике и городском планировании. Особое внимание уделяется парадигматическим сдвигам, обусловленным появлением фреймворков глубокого обучения, а также этическим и техническим вызовам, сопровождающим внедрение этих технологий. Показано, что машинное обучение на графах не только расширило границы анализа связанных данных, но и переосмыслило саму природу «структурной информации» в цифровую эпоху.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Инновационные методики и цифровизация в обучении английскому языку

    Конференци статья
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Автор:
    Якубень Захар Алексеевич, Чуханов Матвей Григорьевич, Шалимов Владислав Юрьевич, Жарков Григорий Романович, Врублевский Юрий Олегович
    рубрика:
    Инновационные технологии как ресурс повышения качества образования
    Аннотаци:
    В эпоху глобализации и цифровой экономики знание английского языка перестало быть просто предметом в расписании. Авторы определяют данное знание как базовую инфраструктурную компетенцию, такую же, как цифровую или финансовую грамотность. Страны и общества, которые внедряют инновационные подходы к его преподаванию, напрямую инвестируют в свою конкурентоспособность на мировой арене, обеспечивая своим гражданам доступ к лучшим исследованиям, технологиям и рынкам труда.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ