Гібридна модель машинного навчання для підвищення ефективності логістики розташування пацієнтів у медичному закладі

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-408 Фіняком Мар’яном Васильовичем. Тема «Гібридна модель машинного навчання для підвищення ефективності логістики розташування пацієнтів у медичному закладі». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є реалізація гібридного підходу до розв’язання задачі мультикласової класифікації медичних наборів даних шляхом розширення простору вхідних даних задачі приналежністю кожного вектора до однієї із компактних множин точок, отриманих за результатами використання методу k-середніх. Об’єктом дослідження є процеси управління логістикою пацієнтів закладу охорони здоров’я. Предмет дослідження – гібридні підходи до побудови моделей машинного навчання для підвищення точності розв’язання задач мультикласової класифікації у випадку опрацювання медичних наборів даних. В результаті виконання роботи реалізовано гібридних підхід до класифікації даних на основі сумісного використання методу кластеризації та алгоритму Випадкового Лісу, що суттєво підвищив точність розвязання задачі класифікації. Загальний обсяг роботи: 36 сторінок, 12 рисунків, 13 посилань.