Дослідження методів машинного навчання для прогнозування погодних умов - Маначенко, М. В. (My University, 2021)
Об’єктом дослідження є температурні показники повітря у різноманітних територіальних місцевостях світу. Предмет дослідження – існуючі методи прогнозування погодних умов, що базуються на використанні технологій нейронних мереж. Методи розробки базуються на мові програмування Python і технологіях Keras та TensorFlow. У роботі проаналізовані такі архітектурні підходи та класи нейромереж: повнозв’язна нейронна мережа прямого поширення, згорткова та рекурентна нейронні мережі. У результаті роботи побудовано та натреновано моделі, які можуть використовуватися для подальшого прогнозування погодних умов, та сконструйовано веб-додаток для отримання прогнозу на заданій території.
Keywords: багатошаровий перцептрон Румельхарта; згорткова нейронна мережа; машинне навчання; нейронна мережа; прогнозування погоди; рекурентна нейронна мережа; python