Любое препятствие преодолевается настойчивостью

Леонардо да Винчи

Связь с редакцией

Ближайшие события

15.10.2026 - 16.10.2026

XV Российский Бизнес-форум AACE 2026: Интеграция как искусство управления смыслом проекта

Город: Москва

19.10.2026 - 23.10.2026

LOGFORUM’26

Город: Москва

21.10.2026 - 23.10.2026

Межрегиональный промышленно-энергетический форум и выставка предприятий «ПРОМ-ЭНЕРГО-ВОЛГА’2026»

Город: Волгоград

27.10.2026

Формула надежности

Город: он-лайн

12.11.2026

Конференция компании X-Com «Импортозамещение»

Город: Москва

Методы машинного обучения

Статьи

Автоматизация в промышленности, №12 2018

Методы машинного обучения

Андрианова А.М., Белозеров Б.В., Буденный С.А., Бухарев А.Ю., Волков Н.А., Маргарит А.С., Цанда А.П.

Новые подходы в анализе геолого-геофизической информации на основе методов машинного обучения

Ключевые слова: big data, PVT, анализ данных, ГИС, машинное обучение, шлифы, Экспертная система

Последний вышедший номер

Читайте в номере:

Российская микроэлектроника: проблемы и тренды

Программное средство для построения матрицы дренирования нефтегазовых скважин с применением кластерного анализа

Анализ риска возникновения дефектов сварки в роботизированных комплексах в условиях неопределённости

Применение фрактального анализа для классификации акустических сигналов, возникающих в изоляции трансформатора при электрических разрядах или вибрации

Анализ тенденций развития LiDAR-технологий в управлении робототехническими комплексами. Ч. 1. Классификация лидаров и их характеристики