Please use this identifier to cite or link to this item:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62711
Title: | Кластеризація і класифікація часових рядів |
Authors: | Качанов, Сергій |
Keywords: | метод класифікація кластер тип |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | Національний авіаційний університет |
Citation: | Качанов С.А. Кластеризація і класифікація часових рядів / С.А. Качанов // Комп’ютерні системи та мережні технології : ХІІІ Міжнар. науково-практ. конф. - Національний авіаційний університет. – Київ, 2023. – С. 101–102. |
Abstract: | У сучасному світі обсяги даних постійно збільшуються, що потребує використання нових методів та підходів до їх аналізу. Часові ряди є важливим типом даних, який описує динаміку певних явищ в часі. Однак, аналіз часових рядів може бути складним завданням через їх високу динамічність та складні взаємозв'язки між даними. Кластеризація і класифікація часових рядів є актуальними напрямками досліджень у багатьох галузях, таких як фінанси, медицина, промисловість, соціальні мережі, трейдинг тощо. Кластеризація та класифікація є важливими завданнями аналізу часових рядів, оскільки дозволяють групувати подібні ряди та класифікувати їх за певними критеріями. |
Description: | ВИКОРИСТАНІ ДЖЕРЕЛА 1. How to Develop LSTM Models for Time Series Forecasting [Електронний ресурс] – Режим доступу: www/ URL: https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-lstm-models-fortime-seriesforecasting/ – Загол. з екрану |
URI: | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62711 |
Appears in Collections: | Міжнародна науково-практична конференція «Комп’ютерні системи та мережні технології» (CSNT-2021) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Качанов С.А..pdf | 119.28 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.