(Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Бойко, Наталія; Boyko, Nataliya; Lviv Polytechnic National University
Сьогодні алгоритми машинного навчання (ML) все
більше інтегруються у повсякденне життя. Можна навести
безліч сфер сучасного життя, де вже застосовуються методи
класифікації. Досліджуються методи, які враховують попередні передбачення та помилки, які обчислюються в
результаті інтегрування даних задля отримання прогнозів,
для отримання результату класифікації. Проведено загальний огляд методів класифікації. Здійснено експерименти над
алгоритмами машинного навчання для мультимодальних
даних. Важливо враховувати всі характеристики метрик та
ознак під час використання алгоритмів ML для прогнозування мультимодальних даних. В роботі проаналізовано
основні переваги та недоліки алгоритмів Gradient Boosting,
Random Forest, Logistic Regression та XGBoost.
