Моделі інтелектуального аналізу даних для прогнозування рішень по заявкам на отримання візи

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorЧеберяка, Максим Васильович
dc.date.accessioned2020-11-19T11:44:53Z
dc.date.available2020-11-19T11:44:53Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenThesis: 101 p., 4 sect., 7 tabl., 23 fig., 2 add., 14 srcs. The object of research is a sample of decisions of US diplomatic missions on the issuance of visas to citizens of other countries. The subject of the research is the methods of data mining for forecasting decisions on visa applications. Research methods – decision trees, reference vectors method, logistic regression, artificial neural networks, naive Bayesian classifier. Python was chosen as the programming language. This work is examines the visa policy of the United States. Data mining methods were used to build models. When performing the work, two methods were established that give the best results, which are quite close to the real ones. The direction of work development is to expand the functionality, improve the quality of input data and reduce the error of forecasting solutions.uk
dc.description.abstractukДипломна робота містить: 101 с., 4 ч., 7 табл., 23 рис., 2 дод. та 14 джерел. Об’єктом дослідження є вибірка рішень дипломатичних установ США, щодо надання віз громадянам інших країн. Предметом дослідження є методи інтелектуального аналізу даних для прогнозування рішень по заявкам на візи. Методи дослідження – дерева рішень, метод опорних векторів, логістична регресія, штучні нейронні мережі, наївний байєсівський класифікатор. Програмною мовою була обрана Python. В даній роботі проведено дослідження візової політики держави США. Для побудови моделей були використані методи інтелектуального аналізу даних. При виконанні роботи було встановлено два методи, що дають найкращі результати, які достатньо близькі до реальних. Напрямок розвитку роботи є розширення функціоналу, покращення якості вхідних даних та зменшення похибки прогнозування рішень.uk
dc.format.page101 с.uk
dc.identifier.citationЧеберяка, М. В. Моделі інтелектуального аналізу даних для прогнозування рішень по заявкам на отримання візи : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки та інформаційні технології / Чеберяка Максим Васильович. – Київ, 2020. – 101 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37502
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectінтелектуальний аналіз данихuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectдерева рішеньuk
dc.subjectопорні векториuk
dc.subjectлінійна регресіяuk
dc.subjectградієнтний бустінгuk
dc.subjectвізовий режимuk
dc.subjectмоделіuk
dc.subjectdata mining processuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectlinear regressionuk
dc.subjectdecision treesuk
dc.subjectsupport vectorsuk
dc.subjectgradient bustinguk
dc.subjectvisa regimeuk
dc.subjectmodelsuk
dc.titleМоделі інтелектуального аналізу даних для прогнозування рішень по заявкам на отримання візиuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Cheberiaka_bakalavr.docx
Розмір:
3.78 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
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 (ММСА)
Бакалаврські роботи