Сергатий, Євген Юрійович2025-03-262025-03-262024Сергатий, Є. Ю. Методи рекомендаційних систем в сфері фітнесу = Recommender systems methods in the field of fitness : квалiфiкацiйна робота магiстра / Є. Ю. Сергатий. – Одеса, 2024. – 176 с.https://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/40888У кваліфікаційній роботі розробляється тема «Методи рекомендаційних систем в сфері фітнесу». Мета роботи полягає у розробці та дослідженні методів рекомендаційних систем спрямованих на персоналізацію фітнес-тренувань та підвищення їх ефективності та безпеки. Робота складається з 4 розділів. У першому розділі детально розглядаються основні поняття та призначення рекомендаційних систем, їх роль у сучасному інформаційному суспільстві, різні типи рекомендаційних систем та метрики оцінки їх ефективності. У другому розділі описується процес проектування рекомендаційної системи для сфери фітнесу, включаючи архітектуру системи, опис використаного датасету та вибір методів. Третій розділ присвячений програмній реалізації системи, охоплюючи обробку та передобробку даних, синтез нових наборів даних для навчання та тестування моделі, а також використані алгоритми для забезпечення якості даних. У четвертому розділі розглядається процес оптимізації та оцінки розробленої системи, включаючи візуалізацію та аналіз результатів, підбір гіперпараметрів моделі та методи підвищення точності та ефективності рекомендацій.The topic of the qualification work is ‘Recommender systems methods in the field of fitness’. The purpose of the work is to develop and study methods of recommendation systems aimed at personalising fitness training and improving its effectiveness and safety. The paper consists of 4 chapters. The first chapter discusses in detail the basic concepts and purpose of recommender systems, their role in the modern information society, different types of recommender systems and metrics for evaluating their effectiveness. The second section describes the process of designing a recommender system for the fitness industry, including the system architecture, description of the dataset used, and choice of methods. The third section is devoted to the software implementation of the system, covering data processing and preprocessing, synthesis of new datasets for model training and testing, and the algorithms used to ensure data quality. The fourth section discusses the process of optimisation and evaluation of the developed system, including visualisation and analysis of results, selection of model hyperparameters, and methods of improving the accuracy and efficiency of recommendations.uk126 інформаційні системи та технологіїмагістррекомендаційні системисфера фітнесуперсоналізація фітнес-тренуваньDiplomas