Система штучного інтелекту для ідентифікації та оцінювання інвестиційного потенціалу колекційних моделей автомобілів

Abstract

Об’єкт дослідження – процес оцінювання інвестиційного потенціалу колекційних моделей автомобілів на основі аналізу ринкових даних. Предмет дослідження – методи інтелектуального аналізу даних, застосовані до задачі оцінювання колекційних моделей автомобілів. Мета роботи – проєктування та реалізація інтелектуальної системи оцінки інвестиційного потенціалу колекційних моделей автомобілів на основі аналізу ринкових даних і зображень. Методи дослідження – машинне навчання, комп’ютерний зір, експертно-правилове оцінювання, роботизована автоматизація процесів. Розроблено двокомпонентну систему на ASP.NET Core 9 з базою даних PostgreSQL та аналітичним мікросервісом на Python FastAPI. Реалізовано модуль нормалізації даних, автоматизований збір даних засобами UiPath та інтегровану модель оцінювання на основі rule-based підходу, лінійної регресії та згорткової нейронної мережі. Апробацію проведено на реальному лоті платформи Catawiki.