Search academic texts

Information × Registration Number 2123U002237, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Ланько Анна Анатоліївна popup.publication 01-01-2023 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/61286 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 122 с., 20 рис., 20 табл., 2 додатки, 34 джерела. Окремі категорії соціологічних даних мають дуже складні залежності між чинниками та досліджуваним явищем, оскільки вони є продуктом суб'єктивної думки неекспертних осіб з великою кількістю більш-менш рівнозначних факторів впливу. Метою даного дослідження є якомога точніше застосування методології прогнозування до даних такого рівня складності. Об’єктом дослідження є прогнозування на основі метаданих про музичні вподобання оцінок від 0 до 10, що відповідають за ступінь наявності чотирьох ментальних розладів: тривожності, депресії, безсоння та ОКР. Предметом дослідження є алгоритми машинного навчання, що розв’язують задачу регресії: ансамблеві методи та метод опорних векторів. Результатом дослідження є розроблений мовою програмування Python алгоритм для прогнозування оцінок, що працює як на досліджуваних вихідних даних, так і власних вибірках. Ключовою особливістю розробленого алгоритму є швидкодія та універсальність, що дає реалізувати його як додатковий функціонал більш глобальних, повноцінних програмних продуктів з метою покращення їхніх рекомендаційних систем та створення сприятливого середовища для спільноти користувачів. popup.nrat_date 2025-01-29 Close