Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U007674, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Інтелектуальні агенти для системи автоматизації управління бізнес-процесами Автор Люта Валерія ОлександрівнаLiuta Valeriya Oleksandrivna Дата публікації 01-01-2021 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43784 Видання Київ Опис Дипломна робота: 122 с., 6 табл., 33 рис., 3 додатки, 19 джерел. Тема: Інтелектуальні агенти для системи автоматизації управління бізнес-процесами. Мета роботи: розібратися в теоретичних основах автоматизації управління бізнес-процесами, розробити систему для вибору найоптимальнішого страхового плану, використовуючи сучасні методи машинного навчання, знайти та обробити дані для подальшого навчання системи. Об’єкт дослідження: дані про користувача та його переваги у виборі страхування. Предмет дослідження: машинне навчання у автоматизації управління бізнес-процесами. Дослідження відбувається за допомогою методів машинного навчання, що вирішуються задачі регресії – лінійна регресія, Random Forest. У даній роботі зібрано власну базу даних методом веб-скрейпінгу і дані про страхування життя та медичне страхування взяті з ресурсу kaggle. Результатом даної роботи є програмний продукт у вигляді прикладного програмного інтерфейсу, який знаходить найоптимальніший страховий пакет з усіх можливих. Thesis: 122 p., 6 tabl., 33 fig., 3 appendices, 19 sources. Theme : Intelligent agents for business process management systems. Purpose of the work to understand the theoretical foundations of business process automation, to develop a system for selecting the best insurance plan, using modern methods of machine learning, to find and process data for further training of the system. Object of research: data about the user and his advantages in choosing insurance. Subject of research: machine learning in automation of business process management. The research is carried out using machine learning methods that solve regression problems - linear regression, Random Forest. This work collcts its own database by web scraping and data on life insurance and health insurance taken from the resource kaggle. The result of this work is a software product in the form of an application software interface, which finds the best insurance package of all possible. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити