Магістерські роботи (ТК)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/21857

Переглянути

Перегляд Магістерські роботи (ТК) за Ключові слова "004.021"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Використання алгоритмів машинного навчання для передбачення відтоку абонентів оператора мобільного зв'язку
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Раченчук, Іван Геннадійович; Ільченко, Михайло Юхимович
    Відтік є метрикою, що показує абонентів, котрі припиняють співпрацю з компанією або послугою, також відома як відтік абонентів. Слідуючи цій метриці, більшість компаній могли б намагатися зрозуміти причину відтоку абонентів та усунути ці фактори. Це обумовлено великими об’ємами даних та неможливістю опрацьовувати їх вчасно. Об'єм даних про абонентів в сегменті телекомунікацій, які збирають оператори зв'язку, можуть багато в чому сприяти переходу від реактивної до проактивної позиції. Поява складних методів штучного інтелекту і аналітики даних допомагає використати ці дані для ефективнішого вирішення проблеми відтоку абонентів. Мета роботи: є використання алгоритмів та моделей машинного навчання для надання вірних рішень щодо класифікації абонентів оператора мобільного зв’язку, що дозволить зменшити втрати прибутку за рахунок передбачення сприятливих до відтоку абонентів та надання їм відповідних послуг.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Дослідження можливості використання машинного навчання для побудови адаптивних телекомунікаційних систем
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Сірант, Артур Сергійович; Міночкін, Дмитро Анатолійович
    В ході виконання цієї роботи проаналізовано перспективні алгоритми ML, в контексті телекомунікацій. Досліджена перспектива впровадження глибинних нейронних мереж та приведено модель прогнозування на базі LSTM архітектури. Розроблена модель прогнозування відтоку користувачів. Для досягнення мети дослідження було поставлено та вирішено такі основні задачі: 1. Ознайомлення основними парадигмами ML. 2. Розгляд перспектив і можливостей глибинного навчання для телекомунікаційних систем. 3. Програмування моделі прогнозування відтоку на мові R.