Гуренко, Д. М.2025-03-302025-03-302025Гуренко Д. М. Нейромережеві методи прогнозування поширення захворювань : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / Д. М. Гуренко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 70 с.https://openarchive.nure.ua/handle/document/30186Метою кваліфікаційної роботи є реалізація та дослідження нейромережевих методів прогнозування поширення захворювань. Проведення порівняльного аналізу ефективності використання моделей на базі LSTM, RNN та CNN. Основна увага приділена застосуванню нейронних мереж для аналізу часових рядів та побудови моделей, здатних забезпечувати високоточне прогнозування динаміки захворюваності. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проаналізовано основні проблеми, пов’язані з прогнозуванням поширення захворювань. У рамках роботи були розглянуті сучасні нейромережеві підходи, які дозволяють ефективно обробляти великі набори даних, виявляти складні взаємозв’язки та тренди. Було виконано порівняння ефективності різних моделей на прикладах реальних даних, включаючи глобальні пандемії.ukнейромережаштучна нейронна мережачасовий рядзахворюванняпандеміяCOVID-19RNNLSTMCNNPythonTensorFlowOther