Секция 2

Вероятностные методы в обработке информации. Байесовский подход

• Тенденции взаимосвязи личностных особенностей и результатов теста Голланда среди пользователей социальной сети ВКонтакте (стр.44-48)
  Е. А. Глушков (СПбГУ), В. Ф. Столярова (Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН)
  
  
• Подходы к оптимизации гиперпараметров в задаче кластеризации изображений в социальных медиа  (стр.49-52)
  И. В. Прусских (СПбГУ), В. Ф. Столярова, Ф. В. Бушмелев (Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН) 
  
  
• Онтологический подход к анализу событий сетевой инфраструктуры  (стр.53-55)
  М. С. Михайлов, С. А. Кузьмин, И. В. Герасимов (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») 
  
  
• Алгебраические байесовские сети: использование канонического представителя фрагмента знаний при локальном выводе  (стр.56-59)
  В. Е. Лоскутов (СПбГУ), А. А. Вяткин (Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН)
  
  
• Вероятностный метод оценки качества управления беспилотными системами  (стр.60-62)
  В. В. Кечко, Р. М. Вивчарь (СПбГУТ)
  
  
• Методы оптимизации моделей машинного обучения в задаче предсказания результатов теста «Большая пятерка»  (стр.63-66)
  О. Р. Гавриленко, В. Д. Олисеенко (Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН), Т. В. Тулупьева (Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, РАНХиГС)
  
  
• Разработка прототипа программной платформы для моделирования и прогнозирования показателя функционирования сложных систем  (стр.67-69)
  Р. А. Жуков, Н. О. Козлова, С. А. Морозюк, Н. А. Зимин (Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, г. Тула)