Програмний комплекс виявлення аномалій у даних сенсорних систем із використанням алгоритмів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМеленчуков, Микита Євгенович
dc.contributor.authorБородій, Володимир Юрійович
dc.date.accessioned2026-08-26T09:36:26Z
dc.date.available2026-08-26T09:36:26Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractБуло розроблено програмний комплекс для виявлення аномалій у даних сенсорних систем із використанням алгоритмів машинного навчання. Реалізовано систему обробки сенсорних даних, виконано очищення та нормалізацію даних, а також побудовано моделі для автоматизованого виявлення аномальних станів. Для аналізу даних використано алгоритми Isolation Forest, Logistic Regression та нейромережеву модель Autoencoder.. Система забезпечує аналіз сенсорних даних, виявлення аномалій та візуалізацію результатів роботи моделей машинного навчання. Для оцінки ефективності моделей використано метрики Accuracy, Precision, Recall та F1score. Проведено порівняння базової моделі та автоенкодера, що дозволило оцінити ефективність різних підходів до anomaly detection.
dc.description.abstractotherA software system for anomaly detection in sensor system data using machine learning algorithms was developed. A sensor data processing pipeline was implemented, including data cleaning, normalization, and models for automated anomaly detection. Isolation Forest, Logistic Regression, and a neural network Autoencoder model were used for data analysis.. The system provides sensor data analysis, anomaly detection, and visualization of machine learning model results. Accuracy, Precision, Recall, and F1-score metrics were used to evaluate model performance. A comparison between the baseline model and the Autoencoder was conducted to evaluate the effectiveness of different anomaly detection approaches.
dc.format.extent102 с.
dc.identifier.citationБородій, В. Ю. Програмний комплекс виявлення аномалій у даних сенсорних систем із використанням алгоритмів машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп’ютерна інженерія / Бородій Володимир Юрійович. – Київ, 2026. – 102 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82709
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectanomaly detection
dc.subjectавтоенкодер
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectсенсорні системи
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectIsolation Forest
dc.titleПрограмний комплекс виявлення аномалій у даних сенсорних систем із використанням алгоритмів машинного навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ОТ)
Бакалаврські роботи