Інформаційна технологія класифікації стану дорожнього покриття з використанням алгоритму Random Forest, SVM та AutoML

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-410 Ільківом Андрієм Олеговичем. Тема «Інформаційна технологія класифікації стану дорожнього покриття з використанням алгоритму Random Forest, SVM та AutoML». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є створення та розробка інформаційної системи, що класифікує стан дорожнього покриття за ознаками отриманими з різного виду датчиків та записаних у табличному вигляді. Об’єктом дослідження є використання алгоритмів машинного навчання для класифікації табличних даних. В результаті виконання дипломної роботи було розроблено інформаційну систему, яка класифікує стан дорожнього покриття з високою точністю і за задовільний час. Degree work executed by a student of group CS-410 Ilkiv Andriy Olehovych. The topic is «Road surface quality classification using AutoML, Random Forest and SVM”. Work is directed on reception obtain a bachelor's degree on a specialty 122 «Computer Science». The purpose of the degree work is to create and develop an information system that classifies the condition of the road surface using features obtained from different types of sensors and recorded in tabular form. The object of research is the use of machine learning algorithms to classify tabular data. As a result of the thesis, an information system was developed that classifies the condition of the road surface with high accuracy and satisfactory time.