Нейромережеві методи прогнозування поширення захворювань - Гуренко, Д. М. (My University, 2025)
Метою 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.
Neural Network Methods for Predicting Disease Spread
Keywords: нейромережа; штучна нейронна мережа; часовий ряд; захворювання; пандемія; COVID-19; RNN; LSTM; CNN; Python; TensorFlow