Game theory in artificial intelligence
D.V. SHCHerbakov, V.A. Kozlov · CONFERENCE MATERIALS · 2020
Наука России: Цели и задачи -47 -Заключение В статье представлен результат работы методов искусственного интеллекта для оценки качества воды: градиентного бустинга, случайного леса, логистической регрессии, метода k-ближайших соседей и нейронной сети.Самая высокая точность (85%) предсказания класса качества воды была достигнута при применении модели нейронной сети.Таким образом, наиболее эффективный метод искусственного интеллекта для оценки качества воды -нейронные сети.*** 1.Счастливцев Е.Л., Юкина Н.И., Харлампенков И.Е.Информационно-аналитическая система геоэкологического мониторинга водных ресурсов угледобывающего региона // Вестник КузГТУ.