Моделювання результатів тенісних матчів серед чоловіків методами машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКаніовська, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorШум, Кирил Ігорович
dc.date.accessioned2023-10-11T08:49:46Z
dc.date.available2023-10-11T08:49:46Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 166 с., 24 табл., 17 рис., 2 додатки, 29 джерел. ТЕНІС, ЧОЛОВІЧИЙ ТЕНІС, МАШИННЕ НАВЧАННЯ, МОДЕЛЮВАННЯ РЕЗУЛЬТАТІВ, ПРОГНОЗУВАННЯ, ЛОГІСТИЧНА РЕГРЕСІЯ, НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, МУЛТИШАРОВИЙ ПЕРСЕПТРОН, БІНАРНА КЛАСИФІКАЦІЯ. Об'єкт дослідження: тенісні матчі серед чоловіків. Предмет дослідження: методи машинного навчання для моделювання та прогнозування результатів тенісних матчів серед чоловіків. Мета дослідження: створення програмного продукту, здатного моделювати результати тенісних матчів серед чоловіків на основі аналізу історичних даних та за допомогою застосування методів машинного навчання. Використані моделі: у роботі було використано модель логістичної регресії та різновид нейронної мережі з прямим поширенням сигналу мультишаровий персептрон. Отримані результати: розроблено програмний продукт, здатний моделювати результати тенісних матчів серед чоловіків, проведено його випробування на реальному турнірі. У рамках подальшого дослідження планується оптимізувати та автоматизувати роботу програми, покращити алгоритм прогнозування статистики майбутніх матчів, а також розробити користувацький інтерфейс для зручності використання програми.uk
dc.description.abstractotherThesis: 166 pages, 24 tables, 17 figures, 2 appendices, 29 references. TENNIS, MEN`S TENNIS, MACHINE LEARNING, OUTCOMES MODELLING, PREDICTION, LOGISTIC REGRESSION, NEURAL NETWORKS, MULTILAYER PERCEPTRON, BINARY CLASSIFICATION. Object of research: men's tennis matches. Subject of research: machine learning methods for modelling and predicting results of men's tennis matches. Purpose of research: to create a software product capable of modelling the results of men's tennis matches based on the analysis of historical data involving machine learning methods. Models used: the study employed a logistic regression model and a feed forward neural network model known as a multilayer perceptron. Results achieved: a software product capable of modelling the results of men's tennis matches was developed and tested in a real tournament. Future research aims to optimize and automate the software, improve the algorithm for predicting future match statistics, and develop a user interface for ease of use.uk
dc.format.extent166 с.uk
dc.identifier.citationШум, К. І. Моделювання результатів тенісних матчів серед чоловіків методами машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Шум Кирил Ігорович. – Київ, 2023. – 166 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/61190
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectтенісuk
dc.subjectчоловічий тенісuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectмоделювання результатівuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectлогістична регресіяuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectмултишаровий персептронuk
dc.subjectбінарна класифікаціяuk
dc.subjecttennisuk
dc.subjectmen`s tennisuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectoutcomes modellinguk
dc.subjectpredictionuk
dc.subjectlogistic regressionuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectmultilayer perceptronuk
dc.subjectbinary classificationuk
dc.titleМоделювання результатів тенісних матчів серед чоловіків методами машинного навчанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shum_bakalavr.pdf
Розмір:
7.59 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи