Публікація: Дослідження методів прогнозування результатів спортивних матчів. Нейронні мережи. Повнозв'язна нейронна мережа
dc.contributor.author | Пилипець, Д. О. | |
dc.date.accessioned | 2022-08-29T10:26:58Z | |
dc.date.available | 2022-08-29T10:26:58Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.description.abstract | Об’єктом дослідження є методи прогнозування на основі дерев рішень. Метою дослідження є аналіз різних за складністю та структурою класифікаційних методів прогнозування для виявлення найбільш доцільного для передбачення результатів спортивних матчів. Методи розробки базуються на основі архітектурних підходів науки про дані, мові програмування Python та її бібліотек. У результаті роботи було проведено ретельний аналіз існуючих методів прогнозування та виявлено найбільш влучний для поставленої задачі передбачення результату спортивного матчу, результати були продемонстровані на твореному прототипі. | uk_UA |
dc.identifier.citation | Пилипець Д. О. Дослідження методів прогнозування результатів спортивних матчів. Нейронні мережи. Повнозв'язна нейронна мережа : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / Д. О. Пилипець ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 63 с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://openarchive.nure.ua/handle/document/20915 | |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | матч | uk_UA |
dc.subject | спорт | uk_UA |
dc.subject | спортсмени | uk_UA |
dc.subject | турнір | uk_UA |
dc.subject | дерева рішень | uk_UA |
dc.subject | випадкові ліси | uk_UA |
dc.subject | градієнтний бустинг | uk_UA |
dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
dc.subject | наука про дані | uk_UA |
dc.title | Дослідження методів прогнозування результатів спортивних матчів. Нейронні мережи. Повнозв'язна нейронна мережа | uk_UA |
dc.type | Other | uk_UA |
dspace.entity.type | Publication |
Файли
Оригінальний пакет
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- 2022_M_PI_Pilipets_DO.pdf
- Розмір:
- 4.76 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.42 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: