Форум Поща Карта на сайта Търсене Връзки Контакти
Начало Обучение Избираеми дисциплини Oбщ списък на избираемите дисциплини и практикуми Модели и средства за прогнозиране на явления и събития (на базата на R и Python)    English
Факултет по математика и информатика - Модели и средства за прогнозиране на явления и събития (на базата на R и Python)
 Лектори

проф. д.м.н. Георги Тотков и докторант Бояна Бонева

Анотация

През последните 50 години моделите за прогнозиране се развиват – от базирани на традиционна статистическа методика и основана на добре познати техники, до форми, в които се вграждат нови алгоритми, техники и методи. Предмет на предиктивните модели е най-вече прогнозирането, но тези модели не засягат само този процес. Процесът по създаване на модел е аналогичен на дефиниране на променлива, която определя явление или събитие по набор от данни, след което се построяват функции над тях. С предиктивните модели не може да се определи точно състоянието на явлението/събитието, а се определя вероятен резултат. Тези модели използват математически алгоритми за откриване на скрити връзки и закономерности между дадени характеристики за определяне на вероятни резултати. Построяването на предиктивни модели предполага познаване на основните проблеми и терминология в сферата на компютърните технологии, при които не се изисква сериозно изучаване и ползване на статистически методи. Елементи на подобни модели има във всяко софтуерно решение и се приложими във всяка сфера. Примерите, които ще бъдат представени в курса са от реалната практика и в различни сфери - банково дело, медицина, климатично време и др. Изучаването на тези модели с подходящи примери дава умения за прилагане на сложни алгоритми в практиката.

Актуално
Още новини
Архив на новините
© 2009 ФМИ