Публікація:
Дослідження методів створення рекомендаційних систем для обрання спеціалізації майбутнього навчання на основі нейронних мереж

dc.contributor.authorЛобода, С. А.
dc.date.accessioned2021-04-19T17:50:30Z
dc.date.available2021-04-19T17:50:30Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractМета даної атестаційної роботи – дослідження методів створення рекомендаційних систем для обрання спеціалізації майбутнього навчання на основі нейронних мереж. Об’єктом дослідження є рекомендаційна система обрання майбутньої спеціальності у вищому навчальному закладі. Предметом дослідження є методи проектування нейронної мережі обрання майбутньої спеціальності. Методами дослідження є: методи системного аналізу, методи і засоби штучного інтелекту, методи структурного аналізу і проектування, методи моделювання нейронних мереж. У результаті дослідження була розроблена «Рекомендаційна система для обрання спеціалізації майбутнього навчання» на основі нейронних мереж.uk_UA
dc.identifier.citationЛобода С. А. Дослідження методів створення рекомендаційних систем для обрання спеціалізації майбутнього навчання на основі нейронних мереж : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 – Комп’ютерні науки / С. А. Лобода ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 80 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/15586
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectбаза знаньuk_UA
dc.subjectрекомендаційна системаuk_UA
dc.subjectнейронні мережіuk_UA
dc.subjectматематичне забеспеченняuk_UA
dc.subjectмодель представлення знаньuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.titleДослідження методів створення рекомендаційних систем для обрання спеціалізації майбутнього навчання на основі нейронних мережuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2020_M_ST_Loboda_SA.pdf
Розмір:
1.09 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: