в статье рассматривается вопрос перспектив использования искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, в частности, прогнозирования урожайности, а также интеграции этих задач в образовательные программы АПК. В статье анализируются ключевые аспекты применения технологий и методов ИИ для решения задач прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. В контексте быстрого развития цифровых технологий и доступности больших данных о климате, почве и культурах, методы машинного обучения, особенно нейронные сети, становятся все более привлекательными инструментами для точной оценки ожидаемо...
в статье рассматривается вопрос разработки цифрового профиля предприятия как элемента общей стратегии цифровой трансформации. Приведены актуальность, цели и этапы создания цифрового профиля предприятия. В статье также приводятся примеры российских предприятий, использовавших цифровой профиль, и некоторые программы для его создания. Сделан акцент на значимости интеграции цифрового профиля с другими информационными системами для оптимизации бизнес-процессов. Описываются проблемы, возникающие при создании цифрового профиля, и подчёркивается важность привлечения экспертов для успешной подготовки с...
в статье описываются сферы потенциального применения искусственного интеллекта и технологий IoT в цифровой среде сельхозпредприятий. Перечислены возможности для внедрения технологий в инфраструктуру сельхозпредприятий, при этом ключевой акцент сделан на синергетическом эффекте, возникающем при интеграции интеллектуальных алгоритмов и данных с сетей датчиков «интернета вещей». Раскрывается, как IoT-сенсоры, собирающие информацию о влажности почвы, температуре воздуха, питательных веществах и состоянии растений в режиме реального времени, служат источником данных, а методы искусственного интелле...
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 пр...
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 вычислит...
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 вычислит...
