Прогнозування ціни вживаних автомобілів на основі їх характеристик з використанням алгоритмів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБарановська, Леся Валеріївна
dc.contributor.authorКоваль, Павло Сергійович
dc.date.accessioned2023-09-16T15:19:53Z
dc.date.available2023-09-16T15:19:53Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна 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.uk
dc.description.abstractotherDiploma thesis: 120 p., 5 tabl., 56 fig., 1 appendice, 18 source. Object of research - predicting the price of used cars based on their characteristics. The subject of the study is artificial intelligence methods used for car price forecasting tasks. Purpose - to analyze the subject of research, develop a software product using artificial intelligence methods to determine the price of a car. Research methods - artificial intelligence methods: machine learning algorithms, namely linear regression and random forest. Relevance - the task of developing a new system to improve the process of estimating the price of a car. Reducing the cost of wrong decisions. Optimizing the work of car dealerships through efficiency in car valuation. Results - a software product has been created that uses artificial intelligence methods that can be used to predict the price of cars. Ways to further develop the subject of research - use of a larger data set involving the used car market in Ukraine, the United States and Europe. Creating a full-fledged graphical interface to simplify the user's work with the program, building a more complex and accurate system for predicting car prices.uk
dc.format.extent120 с.uk
dc.identifier.citationКоваль, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60443
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпрогнозування ціниuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнавчання з вчителемuk
dc.subjectринок вживаних автомобілівuk
dc.subjectprice forecastinguk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectsupervised learninguk
dc.subjectused car marketuk
dc.titleПрогнозування ціни вживаних автомобілів на основі їх характеристик з використанням алгоритмів машинного навчанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Koval_bakalavr.pdf
Розмір:
2.96 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 (ШІ)
Бакалаврські роботи