Методи машинного навчання та data lake для навчальних систем

Abstract

Метою доповіді є побудова навчальних моделей, які мають найкращу сумісність з тим чи іншим методом машинного навчання та вміють розпізнавати визначені типи шаблонів. В доповіді наводяться результати навчання побудованих навчальних моделей на певних даних. Також наводяться прогнози цих моделей відносно наборів даних, які моделі не бачили. Результати цих досліджень по казують, що використання невідповідної навчальної моделі негативно впливає на прогнози, які модель показує в результаті перевірки невідомих їй даних.