AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun əməkdaşları Rusiyanın Kursk şəhərində institutun həmtəşkilatçılığı ilə keçirilən “Təsvirlərin emalı və obrazların tanınması sistemlərində optoelektron avadanlıq və qurğular – Tanıma-2021” (Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов и обработки изображений – Распознавание-2021) XVI beynəlxalq elmi-texniki konfransında elmi məruzələrlə çıxış edirlər.

Təqdim olunmuş tədqiqat işlərindən biri də “Rəqəmsal demoqrafiya üçün Big Data analitikası” adlı məqalə olub. İnstitutun şöbə müdiri, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Məkrufə Hacırəhimova tədqiqat işində demoqrafik proseslərin qiymətləndirilməsində rəqəmsal demoqrafiyanın və “Big Data Analytics”in (BDA) imkanlarının tədqiq olunduğunu bildirib. Müəllif akademik araşdırma sahəsinə çevrilən BDA-nın müxtəlif e-demoqrafik reyestrlərdə toplanan məlumatların zaman və məkana görə demoqrafik göstəricilər üzərində təhlilində əhəmiyyətli bir yanaşma olduğundan bəhs edib. BDA-nın yoxsulluq və aclığın öyrənilməsi və aradan qaldırılması, sağlamlıq vəziyyətinin yaxşılaşdırılması, doğum və ölümlərin, evlilik və boşanmaların öyrənilməsi, demoqrafik məlumatların təsnif edilməsi, proqnozlaşdırılması və vizuallaşdırılması, demoqrafik meyllərin və s. müəyyən edilməsində önəmini qeyd edib.

M.Hacırəhimova və institutun elmi işçisi Aybəniz Əliyeva tərəfindən konfransa təqdim olunmuş “Rəqəmsal data ilə demoqrafik tədqiqatlar: imkanlar və problemlər” adlı digər məqalədə rəqəmsal məlumatların artması, onların demoqrafik tədqiqatlar üçün verdiyi imkanlar, eyni zamanda yaratdığı çətinliklərdən bəhs olunur. Mövzuya dair çıxış edən A.Əliyeva bu tədqiqat işində aşılama ilə yoluxma və ölüm halları arasında əlaqəni (korrelyasiyaları) tapmaq üçün maşın təlimi əsasında aparılmış eksperimentlər haqqında məlumat verib. Bu məqsədlə AR Nazirlər Kabineti yanında İşçi Qrupundan əldə edilmiş Azərbaycanın məlumat dəstindən istifadə edildiyini diqqətə çatdırıb.

M.Hacırəhimova və institutun böyük elmi işçisi Mərziyə İsmayılovanın həmmüəllifliyi ilə təqdim olunmuş “Mətnlərin sentiment analizi üçün ümumi yanaşma” adlı məqalə isə son zamanlar elmi araşdırmaların əsas istiqamətini təşkil edən sentiment analiz məsələsinə həsr olunmuşdur. Məruzəçi M.İsmayılova sentiment analizin müəyyən bir mətndə fikirlərin avtomatik çıxarılması və təsnifatı, yəni bir mətn nümunəsinin müsbət, mənfi və ya neytral olaraq etiketlənməsi və ya qütbünün təyin edilməsi olduğunu bildirib. Sosial media platformalarında mətnlərin sentiment analizi üçün ümumi arxitektur yanaşma təklif edildiyini söyləyib. Təklif olunmuş arxitektur üzrə Payton proqram mühitində, sərbəst şəkildə əldə edilə bilən və yüksək subyektiv məzmunu təmin edən, “Twitter” postlarının sentiment analizi üçün maşın təlimi alqoritmləri əsasında aparılmış eksperimentlərdən danışıb. Tətbiq edilmiş alqoritmlərin müxtəlif meyarlar üzrə müqayisəli şəkildə qiymətləndirildiyini və alınmış nəticələri təqdim edib.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.