Методи машинного навчання для аналізу простору станів предметної області

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМациєвська, Анастасія Олександрівна
dc.date.accessioned2024-12-05T10:29:02Z
dc.date.available2024-12-05T10:29:02Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ дипломній роботі розглядається тема «Методи машинного навчання для аналізу простору станів предметної області». Метою роботи є використання технології машинного навчання для розв’язання задач логістики, що виникають на підприємстві, орієнтованому на перевезенні товарів. Результати даного аналізу допоможуть краще зрозуміти структуру даних логістичної компанії та визначити, які методи машинного навчання можуть бути найбільш ефективними для практичного застосування. Для реалізації проекту взято набори даних існуючої логістичної компанії. Для аналізу і обробки даних використовується мова програмування Python з бібліотеками машинного навчання, такими як scikit-learn, pandas, і numpy. Для створення інтерактивного веб-додатку візуалізації результатів аналізу використовується фреймворк Streamlit.
dc.description.abstractThis thesis deals with the topic of «Machine learning methods for the analyzis of the subject area state space». The aim of the work is to use machine learning technology to solve logistics problems that arise in a company focused on the transportation of goods. The results of this analysis will help to better understand the data structure of a logistics company and determine which machine learning methods can be most effective for practical application. The project is based on the data sets of an existing logistics company. The Python programming language with machine learning libraries such as scikit-learn, pandas, and numpy is used to analyze and process the data. The Streamlit framework is used to create an interactive web application for visualizing analysis results.
dc.identifier.citationМациєвська, А. О. Методи машинного навчання для аналізу простору станів предметної області = Machine learning methods for the analyzis of the subject area state space : кваліфікаційна робота бакалавра / А. О. Мациєвська. – Одеса, 2024. – 104 с.
dc.identifier.urihttps://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/40099
dc.language.isouk
dc.publisherОдеський національний університет імені І. І. Мечникова
dc.subject126 інформаційні системи та технології
dc.subjectбакалавр
dc.subjectстани предметної області
dc.subjectаналіз простору
dc.subjectметоди машинного навчання
dc.subjectзадачі логістики
dc.subjectпідприємство
dc.titleМетоди машинного навчання для аналізу простору станів предметної області
dc.title.alternativeMachine learning methods for the analyzis of the subject area state space
dc.typeDiplomas
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Мациєвська.pdf
Розмір:
3.02 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Бакалаври МФІТ