Розпізнавання неправдивих новин методами машинного навчання

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-22 Кондрацьким Владиславом Олександровичем. Тема «Розпізнавання неправдивих новин методами машинного навчання». Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об’єкт – бази даних з попереднім визначенням правдивих та неправдивих новин та новинні ресурси у месенджері “Телеграм”. Предмет дослідження – аналіз даних, їх обробка та навчання мережі виявлення фейку. Мета – виявити неправдиві новини із застосуванням найбільш ефективних засобів машинного навчання у даній ніші. Завдання дослідження: • розв'язання теоретичних питань, які входять до загальної проблеми дослідження • розв'язання проблем дослідження шляхом створення програмного продукту • обґрунтування ефективності обраних засобів щодо розв'язання конкретної проблеми Загальний обсяг роботи: 49 сторінок, 7 рисунків, 5 таблиць, 39 посилань. The master's thesis was written by Vladyslav Kondratskyi, a student of the CSAI-22 group. The topic is "Recognizing False News by Machine Learning Methods". The work is aimed at obtaining a master's degree in specialty 122 "Computer Science". Object - databases with a preliminary definition of true and false news and news resources in the Telegram messenger. The subject of the study is data analysis, processing and training of a fake news detection network. The goal is to identify false news using the most effective machine learning tools in this niche. Research objectives: • Solving theoretical issues that are part of the general research problem • Solving research problems by creating a software product • Justifying the effectiveness of the selected tools in solving a specific problem Total amount of work: 49 pages, 7 figures, 5 tables, 39 references.