Дослідження методів машинного навчання для прогнозування врожайності - Овчаренко, А. Р. (My University, 2024)
Об’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.
Keywords: врожайність культур; прогнозування врожайності; дерева рішень; глибоке навчання