Публікація:
Дослідження методів машинного навчання для прогнозування врожайності

dc.contributor.authorОвчаренко, А. Р.
dc.date.accessioned2024-07-20T17:20:19Z
dc.date.available2024-07-20T17:20:19Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОб’єктом дослідження є процес визначення прогнозів з використання машинного навчання на основі даних врожайності культур за останні роки. Предметом дослідження є інформаційні технології й методи прогнозування даних. Метою досліджень є застосування методів прогнозування даних через побудову численних дерев прийняття рішень для вирішення прикладних питань. Методи дослідження – системний підхід, методи прогнозування, методи випадкових лісів, методи структурного аналізу і моделювання реляційних баз даних, підхід проектування програмного забезпечення. Результат роботи – програмна реалізація методу прогнозування даних з врожайності культур, порівняння, дослідження та оцінка точності методу прогнозування. Результати роботи можуть бути використані для проведення прогнозування даних, на основі яких користувач може сформувати рекомендації для себе що до посівів та догляду, а також може заздалегідь провести відповідну політику орієнтуючись на рівень ймовірного врожаю, уникаючи критичних збитків. Область застосування – представлена система може бути використана на підприємствах аграрного сектору різних масштабів, окрім цього в ній будуть зацікавленні страхові кампанії та інвестори, що з ними контактують.
dc.identifier.citationОвчаренко А. Р. Дослідження методів машинного навчання для прогнозування врожайності : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / А. Р. Овчаренко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 91 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/27472
dc.language.isouk
dc.subjectврожайність культур
dc.subjectпрогнозування врожайності
dc.subjectдерева рішень
dc.subjectглибоке навчання
dc.titleДослідження методів машинного навчання для прогнозування врожайності
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2024_M_ST_Ovcharenko_AR.pdf
Розмір:
2.52 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.55 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: