Нейромережеві методи прогнозування поширення захворювань

Гуренко, Д. М.

Публікація:
Нейромережеві методи прогнозування поширення захворювань

dc.contributor.author	Гуренко, Д. М.
dc.date.accessioned	2025-03-30T10:05:53Z
dc.date.available	2025-03-30T10:05:53Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Метою кваліфікаційної роботи є реалізація та дослідження нейромережевих методів прогнозування поширення захворювань. Проведення порівняльного аналізу ефективності використання моделей на базі LSTM, RNN та CNN. Основна увага приділена застосуванню нейронних мереж для аналізу часових рядів та побудови моделей, здатних забезпечувати високоточне прогнозування динаміки захворюваності. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проаналізовано основні проблеми, пов’язані з прогнозуванням поширення захворювань. У рамках роботи були розглянуті сучасні нейромережеві підходи, які дозволяють ефективно обробляти великі набори даних, виявляти складні взаємозв’язки та тренди. Було виконано порівняння ефективності різних моделей на прикладах реальних даних, включаючи глобальні пандемії.
dc.identifier.citation	Гуренко Д. М. Нейромережеві методи прогнозування поширення захворювань : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / Д. М. Гуренко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 70 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/30186
dc.language.iso	uk
dc.subject	нейромережа
dc.subject	штучна нейронна мережа
dc.subject	часовий ряд
dc.subject	захворювання
dc.subject	пандемія
dc.subject	COVID-19
dc.subject	RNN
dc.subject	LSTM
dc.subject	CNN
dc.subject	Python
dc.subject	TensorFlow
dc.title	Нейромережеві методи прогнозування поширення захворювань
dc.title.alternative	Neural Network Methods for Predicting Disease Spread
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication