Магістерські роботи (ММСА)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/21849

Переглянути

Перегляд Магістерські роботи (ММСА) за Ключові слова "004.04"

Зараз показуємо 1 - 4 з 4
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Криптографічні алгоритми для генерації ключів на основі технології Blockchain
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-12) Панасюк, Іван Вікторович; Шубенкова, Ірина Анатоліївна
  • Ескіз недоступний
    ДокументВідкритий доступ
    Моделі фінансового ринку на основі агентського підходу
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-12) Чумак, Анна Вадимівна; Бідюк, Петро Іванович
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Прогнозування індексу акцій на базі хмарних обчислювальних сервісів
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Тараненко, Олексій Сергійович; Бідюк, Петро Іванович
    Тема роботи - Методи та засоби прогнозування індексу акцій на базі хмарних обчислювальних сервісів. Предмет досліджень - багатошарова нейронна мережа, згорткова нейронна мережа та мережа довгої короткочасної пам’яті, хмарні обчислювальні сервіси, Amazon Web Services. Об’єкт дослідження - методи прогнозування акцій на базі хмарних обчислювальних сервісів. Мета роботи - перевірити ефективність прогнозування індексу акцій на базі хмарних обчислювальних сервісів та розробити модель реалізації системи. Актуальність - використання апарату штучних нейронних мереж дає змогу робити більш точні передбачення ціни акцій порівнюючи з іншими технічними методами. Хмарні сервіси забезпечують швидке та гнучке розгортання інфраструктури, забезпечує їх повсякчасну доступність. В ході виконання роботи було реалізовано декілька архітектур нейронних мереж та проведено аналіз результатів їх роботи. Також було cпроектовано систему прогнозування індексу акцій на базі хмарних сервісів. Для покращення результатів у майбутньому можна застосувати Keras Tuner, який автоматично підбирає гіперпараметри нейронної мережі. Також можна використовувати додаткову інформацію про компанію і додавати ці дані до моделей.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Інтелектуальні засоби підтримки автоматизації управління бізнес процесами
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Тагільцев, Дмитро Ігорович; Мухін, Вадим Євгенович
    Об’єкт дослідження: методи та моделі організації, управління та аналізу бізнес процесів. Предмет дослідження: моделі нейронних мереж та машинного навчання для прогнозування рівня заробітної плати працівника. Мета роботи: збір та підготовка вхідних даних про працівників та розробка моделей, за допомогою яких можна прогнозувати рівень заробітної плати. Під час виконання роботи були створені моделі машинного навчання та нейронних мереж для прогнозування рівня заробітної плати працівника. Для реалізації програмного продукту було використано мову програмування Python. Моделі розроблялись за допомогою бібліотек scikit-learn та keras. Для навчання моделей використовувався датасет з ресурсу Employee Productivity and Satisfaction HR Data з ресурсу kaggle.