Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U001936, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Методи глибокого навчання нейронних мереж для аналізу та прогнозування динаміки ігрових ситуацій у реальному часі Автор Шевчук Владислав Віталійович Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70046 Видання Київ Опис Дипломна робота 94 с., 37 рис., 9 табл., 15 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – процес прогнозування результатів окремих раундів у грі Counter-Strike 2. Предмет дослідження – застосування алгоритмів машинного навчання, зокрема логістичної регресії та Random Forest, для аналізу і прогнозування результатів раундів у грі Counter-Strike 2 на основі зібраних даних. Мета роботи – розробка та впровадження моделі машинного навчання, здатної з високою точністю прогнозувати ймовірність перемоги команди в окремих раундах гри Counter-Strike 2, використовуючи різні вхідні ознаки, а також демонстрація ефективності застосування таких моделей для прийняття рішень в ігрових середовищах у реальному часі. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити