机器学习技术在大数组历史数据处理中的应用前景

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注解: 针对信息和分析平台"现代俄罗斯历史"的发展问题，研究了现代机器学习方法的分析能力及其实际用于处理和分析大型历史数据阵列的前景。 考虑到历史科学操作的数据性质的特殊性，考虑了机器学习应用的各种策略。 特别关注在使用机器学习算法的过程中获得的各种类型结果的可解释性问题，以及识别趋势和异常的可能性。 以信息系统理论、数据库理论、归纳、演绎、比较、系统、形式-逻辑等方法为研究的方法论基础。 结论是关于机器学习方法有效解决与历史数据数组分析相关的一大类问题的能力，包括找到隐藏的依赖关系和模式。 值得注意的是，关于历史事件的事实数据的大规模数字存储库的创建使得可以考虑和分析这个阵列作为一个特定的时间序列，使我们能够研究社会系

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