Ключевое слово: «машинное обучение»

Цель данной статьи – поиск лучшей модели для прогноза временных рядов с учетом минимизации ошибок и высокой точности прогноза. Использован метод сравнительного анализа наиболее популярных «традиционных» эконометрических моделей ARIMA и SARIMA.Алгоритмы и модели реализованы в среде программирования Python с подключенными библиотеками Sklearn, Pandas, Numpy и Statsmodels. В качестве входных наборов данных импортированы данные о продажах товаров за 5 лет в 10 магазинах. Результаты исследования подтверждают превосходство SARIMAмодели, при которой ошибка RMSEна 20% меньше, чем при использовании ARIMA. Сделан вывод, что для повышения качества прогноза временных рядов предпочтительно применять алгоритм на основе модели SARIMA.

Современные проблемы требуют современных решений. Управление персоналом – одно из ключевых звеньев в достижении эффективности работы организации, поэтому спрос на инновационные решения проблем управления персоналом, учитывая события последних лет, вырос и стал самым значимым.

Рассмотрен опыт разработки авторского онлайн-курса «Машинное обучение», созданного на платформе Stepik.Обсуждаютсяосновные требования к выбору образовательной платформы при обучении программированию. Отмечены ключевые моменты отбора содержания обучения, оценки его качества, а также интеграции в учебный процесс его он-лайн составляющей. Продемонстрировано инструментальное применение библиотек языка программирования Python 3 для организации практики исследований в области машинного обучения, отобраны средства обучения. Обсуждены результаты экспериментальной проверки предлагаемой методики на базе Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена.

В данной статье представлен опыт внедрения изучения алгоритмов машинного обучения в школьном курсе информатики и ИКТ. В ней описаны некоторые аспекты проведения занятий по машинному обучению и смежным направлениям, особенности восприятия школьниками проектной деятельности в рассматриваемой области и перспективы развития этого направления в контексте обучения школьников и студентов.

Благодаря постоянному развитию науки и техники, особенно после пандемии COVID-19, технология искусственного интеллекта получила широкое применение во всем мире. В системе высшего образования Китая преподавание английского языка в колледжах и университетах всегда было важным компонентом. Цель нашего исследования – изучить применение технологии искусственного интеллекта в преподавании английского языка в высших учебных заведениях с целью предоставления рекомендаций по повышению качества преподавания и содействию информатизации языкового образования. В данном исследовании используется сочетание обзора литературы, анализа конкретных случаев и методов эмпирического исследования с целью выявления преимуществ применения технологии искусственного интеллекта в преподавании английского языка. Нами проведен анализ российских и зарубежных источников по теме, особое внимание уделено источникам на китайском языке. На примере преподавания английского языка на финансовом факультете Университета Внутренней Монголии (Китай) был проведен анализ эффективности применения технологии искусственного интеллекта в преподавании английского языка для студентов вузов. Исследование показало, что интеллектуальные обучающие платформы могут предоставить учащимся персонализированные обучающие ресурсы, что значительно улучшает эффективность обучения студентов; применение технологии обработки естественного языка (NLP) в преподавании английского языка значительно улучшает эффективность подготовки преподавателей к занятиям; технологии машинного обучения могут предоставить персонализированные обучающие ресурсы и планы обучения, основанные на учебных предпочтениях и характеристиках учащихся, что значительно повышает их интерес к изучению английского языка. Результаты исследования показывают, что технология искусственного интеллекта имеет важное прикладное значение и широкие перспективы в преподавании английского языка в вузах, она может повысить эффективность и результативность преподавания, а также способствовать информатизации процесса образования.