Застосування машинного навчання щодо оцінювання технічних аспектів важкої техніки для формування персоналізованих рекомендацій
No Thumbnail Available
Date
2023
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Національний університет “Львівська політехніка”
Abstract
Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-23 Лукашем Олексієм Володимировичем. Тема “Застосування машинного навчання щодо оцінювання технічних характеристик важкої техніки для формування персоналізованих рекомендацій”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є формування персоналізованих рекомендацій щодо оцінювання важливих аспектів важкої техніки відповідно до сфери діяльності. Об’єктом дослідження є важливі характеристики датчиків важкої техніки. У результаті виконання дипломної роботи було розроблено програмний продукт, який дозволяє отримати персоналізовані рекомендації щодо важкої техніки залежно від сфери та типу застосування техніки. Предметом досліджень є методи та алгоритми обробки даних та машинного навчання для оцінювання технічних характеристик важкої техніки для формування персоналізованих рекомендацій. Загальний обсяг роботи: 68 сторінок, 3 таблиці, 20 рисунків та 19 літературних джерел. Master’s degree work of the student of the group CSAI-23 Lukash Oleksii Volodymyrovych. The topic is "Personalized recommendations system using machine learning to evaluate technical aspects of heavy equipmen". The work is aimed at obtaining a master's degree in 122 "Computer Science". The purpose of the thesis is to form personalized recommendations for evaluating important aspects of heavy machinery in accordance with the field of activity. The object of research is the important characteristics of heavy machinery sensors. As a result of the thesis, a software product was developed that allows you to get personalized recommendations for heavy machinery, depending on the scope and type of application of the equipment. The subject of research is data processing and machine learning methods and algorithms. Total amount of work: 68 pages, 3 tables, 20 figures and 19 references.
Description
Keywords
персоналізовані рекомендації, машинне навчання, глибинна нейронна мережа, конволюційна нейронна мережа, Python scikit-learn, personalized recommendations, machine learning, deep neural network, convolutional neural network, Python scikit-learn
Citation
Лукаш О. В. Застосування машинного навчання щодо оцінювання технічних аспектів важкої техніки для формування персоналізованих рекомендацій : пояснювальна записка до магістерської кваліфікаційної роботи : 122 «Комп’ютерні науки» / Олексій Володимирович Лукаш ; Національний університет «Львівська політехніка». – Львів, 2023. – 69 с.