Автореферати та дисертаційні роботи
Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2995
Browse
5 results
Search Results
Item Система підтримки та прийняття рішень аналізу рекрутингової діяльності на основі великих даних(Національний університет «Львівська політехніка», 2024) Михайлишин , Владислав Юрійович; Національний університет «Львівська політехніка»Дисертаційна робота присвячена побудові методів та засобів для підтримки прийняття рішень у рекрутинговій діяльності на основі великих даних. У сучасному світі великих даних процеси рекрутингу можуть бути значно покращені за допомогою методів та засобів, які досліджуються в роботі через розробку системи підтримки прийняття рішень та оптимізації процесів рекрутингу, а також розробку нових підходів та методів для оптимізації процесів відбору та оцінки кандидатів. The dissertation is devoted to the development of methods and tools for decision support in recruitment activities based on big data. In today's world of big data, recruitment processes can be significantly improved with the help of such methods and tools. This is explored in the paper through the development of a decision support system and optimisation of recruitment processes, as well as the development of new approaches and methods to optimise the selection and evaluation of candidates.Item Методи та засоби опрацювання великих даних в розподілених інформаційних системах(Національний університет «Львівська політехніка», 2024) Гордійчук-Бублівська , Олена Василівна; Національний університет «Львівська політехніка»Дисертація присвячена розробленню методів і засобів для створення оброблення великих даних в розподілених інформаційних системах. В сучасних інформаційних системах різного призначення дедалі частіше виникає проблема своєчасного надання результатів обчислень користувачам, аналізу багатовимірних інформаційних масивів та відкинення надлишкових даних, знаходження взаємозв’язків між подіями. Алгоритми оброблення даних дають змогу, зокрема, визначати і пропонувати відповідні товари і послуги для користувачів комерційних і промислових систем інтернету речей, провівши аналіз їх попередніх дій. Це, у свою чергу, сприяє цілісному вирішенню завдання підвищення рівня обслуговування користувачів. Рекомендаційні алгоритми також використовуються для автоматизації процесів моніторингу стану системи, управління нею, окремими її компонентами. Враховуючи сказане, в умовах інтенсивного розвитку систем машинного навчання та штучного інтелекту, адаптація та вдосконалення існуючих, а також створення нових методів опрацювання великих даних є актуальною науковою задачею, розв’язання якої сприяє більш ефективному функціонуванню розподілених інформаційних систем. The dissertation is devoted to the development of methods and tools for creating big data processing in distributed information systems. In modern information systems of various purposes, the problem of timely provision of calculation results to users, analysis of multidimensional information arrays and rejection of redundant data, finding relationships between events is increasingly occurring. Data processing algorithms make it possible, in particular, to determine and offer appropriate goods and services for users of commercial and industrial Internet of Things systems, after analyzing their previous actions. This, in turn, contributes to a holistic solution to the task of improving the level of user service. Recommendation algorithms are also used to automate the processes of monitoring the state of the system and managing it and its components. Considering the above, in the conditions of intensive development of machine learning and artificial intelligence systems, adaptation and improvement of existing, as well as creation of new methods of processing big data is an urgent scientific task, the solution of which contributes to more efficient functioning of distributed information systems.Item Методи та засоби аналізу параметрів оператора з використанням комп’ютерних тренажерів(Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Худоба , Богдан Петрович; Національний університет «Львівська політехніка»Дисертація присвячена побудові методів та засобів для аналізу параметрів оператора з використанням комп’ютерних тренажерів. Основна частина робота включає вступ, чотири розділи та висновки. The dissertation is devoted to the construction of methods and tools for analyzing operator parameters using computer simulators. The main part of the work includes an introduction, four chapters and conclusions.Item Методи та засоби кластеризації різнотипових даних(Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Ткачик, Олександр Андрійович; Національний університет «Львівська політехніка»Дисертаційна робота призначена для розробки методів та інструментів штучного інтелекту з метою створення користувацьких профілів на онлайн-платформі нерухомості. Ця ініціатива в перспективі дозволить оптимізувати взаємодію менеджерів системи з користувачами та підвищить задоволеність клієнтів завдяки наданню більш точних пропозицій. In the first chapter, algorithms for processing heterogeneous data, such as K-means, DBSCAN, hierarchical clustering, and fuzzy clustering, were analyzed. A number of challenges and limitations were identified, including issues of scaling, interpretation, universality, and adaptability to changing conditions and data structures. It was also discovered that not all systems currently on the market use information from unstructured or semi-structured data sources to improve their services.Item Інформаційна технологія аналізу медичних даних на основі ансамблю методів обчислювального інтелекту(Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Пукач, Павло Петрович; Національний університет «Львівська політехніка»Дисертаційне дослідження присвячене побудові методів та засобів для покращення точності та інтерпретовності існуючих систем автоматизованого діагностування ушкоджень та аномалій колінного суглоба на основі зображень магнітно-резонансної терапії (МРТ). В перспективі це дозволить експертам- рентгенологам здійснювати більше обстежень пацієнтів за менший проміжок часу, маючи доволі точну систему підтримки прийняття діагностичних рішень.The dissertation study is devoted to the development of methods and tools for improving the accuracy and interpretability of existing computer-aided knee joint anomaly and injury diagnosis systems based on MRI images. In the future, this will allow radiologists to perform more examinations of patients in a shorter period of time, having a fairly accurate support system for making diagnostic decision.