| dc.contributor.author | Alireza, M. | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-28T12:34:46Z | |
| dc.date.available | 2024-05-28T12:34:46Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.identifier.citation | Alireza, M. Application of machine learning methods to COVID-19 epidemic process simulation / M. Alireza // ІІІ Міжнародна науково-практична конференція IT-професіоналів та аналітиків комп'ютерних систем «ProfIT Conference», 8–10 грудня, 2020 р., м. Харків : матеріали ; scien. adv. D. Chumachenko. – Харків, 2020. – P. 96–97. | uk_UA |
| dc.identifier.isbn | 978-617-7897-09-4 | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.library.khai.edu/xmlui/handle/123456789/7273 | |
| dc.description.abstract | This research is based on Linear Regression and SIR models to analyze the available datasets and present a practical understanding of the trend, which as a result will lead to the ability to forecast the cases in upcoming days. | uk_UA |
| dc.description.abstract | Це дослідження базується на моделях лінійної регресії та SIR для аналізу доступних наборів даних і представлення практичного розуміння тенденції, що, як результат, призведе до можливості прогнозувати випадки в найближчі дні. | uk_UA |
| dc.language.iso | en | uk_UA |
| dc.publisher | Планета-прінт | uk_UA |
| dc.subject | COVID-19 | uk_UA |
| dc.subject | machine learning | uk_UA |
| dc.subject | epidemic process | uk_UA |
| dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | епідемічний процес | uk_UA |
| dc.title | Application of machine learning methods to COVID-19 epidemic process simulation | uk_UA |
| dc.type | Other | uk_UA |
