Прогнозування ціни вживаних автомобілів на основі їх характеристик з використанням алгоритмів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 120 с., 5 табл., 56 рис., 1 додаток, 18 джерел.
Об’єкт дослідження – прогнозування ціни вживаних автомобілів на основі їх
характеристик.
Предмет дослідження – методи штучного інтелекту, які використовуються для
задач прогнозування ціни автомобілів.
Мета роботи – проаналізувати предмет дослідження, розробити програмний
продукт за допомогою методів штучного інтелекту для визначення ціни автомобіля.
Методи дослідження – методи штучного інтелекту: алгоритми машинного
навчання, а саме лінійна регресія та випадковий ліс.
Актуальність – задача розробки нової системи для покращення процесу оцінки
ціни автомобіля. Зменшення витрат на помилкові рішення. Оптимізація роботи
автосалонів за рахунок оперативності при оцінці вартості автомобілів.
Результати роботи – створено програмний продукт, який використовує методи
штучного інтелекту, які можуть бути використані для прогнозування ціни
автомобілів.
Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – використання більшого
набору даних з залученням ринку вживаних автомобілів України, США та Європи.
Створення повноцінного графічного інтерфейсу для спрощення роботи користувача
з програмою, побудова складнішої та більш точної системи для прогнозування ціни
автомобілів.
Опис
Ключові слова
прогнозування ціни, штучний інтелект, машинне навчання, навчання з вчителем, ринок вживаних автомобілів, price forecasting, artificial intelligence, machine learning, supervised learning, used car market
Бібліографічний опис
Коваль, П. С. Прогнозування ціни вживаних автомобілів на основі їх характеристик з використанням алгоритмів машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Коваль Павло Сергійович. – Київ, 2023. – 120 с.