машинне навчання

МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ВИЗНАЧЕННЯ ОБ'ЄКТІВ РАДІОТЕХНІЧНОЇ РОЗВІДКИ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ОНТОЛОГІЧНОГО ПІДХОДУ

Досліджено методи та засоби визначення об’єктів радіотехнічної розвідки з використанням технологій машинного навчання та онтологічного підходу. Для визначення об’єктів радіотехнічної розвідки використано наївний байесівський класифікатор. Наївний Байесівський класифікатор є алгоритмом машинного навчання, який використовується для класифікації об’єктів на підставі ймовірностей. Встановлено, що наївний Байесівський класифікатор використовується для визначення класів, до яких належать об’єкти радіотехнічної розвідки.

Застосування алгоритмічних моделей машинного навчання до процесу перевезення вантажів

У роботі наведено результати аналізу застосування алгоритмічних моделей машинного навчання до процесу перевезення вантажів. Аналіз існуючих досліджень дозволив виявити ряд переваг застосування обчислювального інтелекту у логістичних системах, серед яких: підвищення точності прогнозування, зменшення транспортних витрат, підвищення ефективності доставки вантажів, зниження ризиків, пошук ключових факторів ефективності.

Прогнозування споживання палива різними видами транспорту з використанням машинного навчання

Транспорт є ключовим чинником, який впливає на викиди парникових газів. У зв’язку з цим, наведено проблеми та виклики, з якими зустрічається транспортна галузь. Розглянуто питання транспортної галузі, пов’язані з Європейською зеленою угодою. Обговорено, наскільки транспортна система є важливою для європейських компаній та глобальних ланцюгів постачання. Проаналізовано також питання, які мають вплив на суспільство з точки зору витрат коштів, зокрема викиди парникових газів та забруднення довкілля. У статті висвітлено матеріали управління транспортними процесами на підприємстві.

Чи можливий діалог між філософією та новітніми навчальними технологія? (За результатами вебінарів від експертів компанії “SoftServe”, 2022)

      На основі аналізу вебінарів для освітянської спільноти Tech Summer for Teachers Bootcamp, організованих ІТ компанією SoftServe, акцентовано на їх міждисциплінарному підході, зокрема у викладанні філософських дисциплін. Особливу увагу звернуто на антропологічну складову у сфері інформаційних технологій, штучного інтелекту, кібербезпеки та віртуальної комунікації. Відзначено, що технології онлайн навчання (доступності та інклюзії), методик навчання (ненасильницька комунікація, коучинг) сприяють якості освітнього процесу в умовах сучасного цивілізаційного розвитку.