Дослідження методів машинного навчання для прогнозування погодних умов

Маначенко, М. В.

Публікація:
Дослідження методів машинного навчання для прогнозування погодних умов

dc.contributor.author	Маначенко, М. В.
dc.date.accessioned	2021-12-29T14:26:54Z
dc.date.available	2021-12-29T14:26:54Z
dc.date.issued	2021
dc.description.abstract	Об’єктом дослідження є температурні показники повітря у різноманітних територіальних місцевостях світу. Предмет дослідження – існуючі методи прогнозування погодних умов, що базуються на використанні технологій нейронних мереж. Методи розробки базуються на мові програмування Python і технологіях Keras та TensorFlow. У роботі проаналізовані такі архітектурні підходи та класи нейромереж: повнозв’язна нейронна мережа прямого поширення, згорткова та рекурентна нейронні мережі. У результаті роботи побудовано та натреновано моделі, які можуть використовуватися для подальшого прогнозування погодних умов, та сконструйовано веб-додаток для отримання прогнозу на заданій території.	uk_UA
dc.identifier.citation	Маначенко М. В. Дослідження методів машинного навчання для прогнозування погодних умов : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 — Інженерфя програмного забезпечення / М. В. Маначенко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 72 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/18864
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	багатошаровий перцептрон Румельхарта	uk_UA
dc.subject	згорткова нейронна мережа	uk_UA
dc.subject	машинне навчання	uk_UA
dc.subject	нейронна мережа	uk_UA
dc.subject	прогнозування погоди	uk_UA
dc.subject	рекурентна нейронна мережа	uk_UA
dc.subject	python	uk_UA
dc.title	Дослідження методів машинного навчання для прогнозування погодних умов	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication