Моделювання та передбачення поширення ковіду

Abstract

Обсяг дипломної роботи складає 67 сторінок, 19 рисунків, 5 таблиць, 1 додаток та 26 посилань. Метою дипломної роботи є розробка моделі штучного інтелекту, яка дозволить передбачувати розповсюдження вірусу COVID-19 на основі даних регіонів Сполучених Штатів Америки та дослідження впливу показників на результат та дотримання рекомендованих обмежень. Під час роботи було досліджено вплив різних факторів та обмежень на розповсюдження вірусу ковід-19, за допомогою мови програмування python та використання бібліотек машинного навчання, візуалізації даних. Розроблено програмний код для покращення розуміння даних та їх обробки. Зображені результати навчання різних моделей навчання з вчителем та візуалізація даних. Результатом роботи є модель передбачення розповсюдження вірусу та висновки щодо впливу різних факторів та обмежень на це. The volume of the thesis is 67 pages, 19 images, 5 tables, 26 references, 1 appendix. Disease prediction using restrictions data has recently shown a potential application area for supervised learning methods. The scope of this research is on the performance analysis of disease prediction using supervised machine learning algorithms. The aim of the bachelor qualification work is to develop an artificial intelligence model to predict spread of COVID-19 virus based on United States counties data and analisys impact of data features on the result. This work provides an overview of the performance of different supervised machine learning algorithms for disease prediction, using programming language python and machine learning, data visualization libraries. Developed software code to improve data comprehension and processing. The results of learning of different supervised learning and data visualization are shown.