Содержимое раздела
В этом разделе будут представлены и подробно описаны алгоритмы, лежащие в основе аналитической части приложения. Будут рассмотрены методы статистического анализа, машинного обучения (например, классификация, кластеризация, регрессия) и другие передовые подходы, позволяющие выявлять скрытые закономерности, прогнозировать исходы и оценивать влияние различных факторов на принимаемые решения. Анализ будет сфокусирован на применимости этих алгоритмов к данным, связанным с человеческим выбором, а также на их эффективности и точности. Этот пункт является ключевым для понимания функциональности ядра разрабатываемого программного продукта.