Дослідження методів попередньої обробки даних для задач штучного інтелекту

Abstract

Об’єкт дослідження: процес підготовки даних для систем штучного інтелекту. Предмет дослідження: методи попередньої обробки даних і підходи до формування рекомендацій щодо їх використання в задачах ШІ. Мета роботи: дослідження сучасних методів попередньої обробки даних для задач штучного інтелекту та розробка інструменту, що формує рекомендації щодо вибору методів попередньої обробки на основі аналізу характеристик датасету. Методи дослідження: аналіз літературних джерел, класифікація методів обробки даних, експертні евристики, розробка прототипу рекомендаційної системи, тестування на прикладах датасетів. Кваліфікаційна робота присвячена систематизації сучасних методів попередньої обробки даних та побудові системи, яка на основі характеристик вхідного набору даних надає рекомендації щодо доцільних методів обробки. Реалізована система аналізує такі аспекти, як наявність пропущених значень, викидів, дисбалансу класів, масштабні відмінності, тип змінних тощо. Результатом роботи є прототип програмного інструменту, що може бути використаний як допоміжний модуль при підготовці даних у проєктах із машинного навчання або як основа для подальшого розвитку інтелектуальних підсистем попередньої обробки.