Аналіз даних на основі нейронних мереж із використанням мікросервісної архітектури

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorШушура, Олексій
dc.contributor.authorЛевченко, Лариса
dc.contributor.authorСавчук, Анна
dc.date.accessioned2025-12-03T13:46:02Z
dc.date.available2025-12-03T13:46:02Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractІнформаційні технології з використанням штучних нейронних мереж широко застосовуються для вирішення різноманітних завдань аналізу даних. Однак необхідність підвищення ефективності обробки великих обсягів даних під час навчання нейронних мереж робить актуальним розроблення нових підходів до аналізу даних. Одним із перспективних напрямів для вирішення цього завдання є використання мікросервісної архітектури. Метою даної роботи є проєктування інформаційної системи для інтелектуального аналізу даних на основі штучних нейронних мереж із використанням мікросервісної архітектури. Сформовано функціональні вимоги до системи аналізу даних, які представлені у вигляді діаграми прецедентів UML, визначено основні ролі користувачів. На основі сформованих вимог до системи розроблено її структуру та визначено підходи до реалізації компонентів. Структура системи містить окремі сервіси для завантаження даних, їх обробки та аналізу, формування прогнозів та візуалізації інформації. Для прогнозування в системі використано багатошаровий персептрон. Вхідні дані та результати їх обробки зберігаються в базі даних, для управління якою вибрана система PostgreSQL. Переваги використання мікросервісної архітектури стають особливо важливими під час обробки значних обсягів даних та вирішення складних аналітичних завдань. Окрім загального позитивного впливу можливостей розподіленої функціональності системи, кожен мікросервіс може бути окремо розгорнутий, що дає змогу виконувати ефективний розподіл навантаження та масштабування системи відповідно до вимог. Представлена система є гнучкою завдяки багатьом опціям налаштувань багатошарового персептрону, що дає можливість її використовувати для інтелектуального аналізу даних у різних предметних галузях.
dc.description.abstractotherInformation technologies based on artificial neural networks are widely used to solve various problems of data analysis. However, the need to improve the efficiency of processing large volumes of data when training neural networks makes it urgent to develop new approaches to data analysis. One of the promising directions for solving this problem is the using of microservice architecture. The purpose of this work is to design an information system for intelligent data analysis based on artificial neural networks using microservice architecture. Functional requirements for the data analysis system were formed and presented in the form of a UML precedent diagram, and the main roles of users were defined. On the basis of the formed requirements for the system, its structure was developed and approaches to the implementation of components were determined. The structure of the system contains separate services for downloading data, processing and analyzing them, forecasts forming and visualizing information. Multi-layer perceptron is used for forecasting in the system. The input data and the results of their processing are stored in the database managed by the PostgreSQL system. The advantages of using a microservice architecture become especially important when processing large amounts of data and solving complex analytical problems. In addition to the overall positive impact of the system's distributed functionality capabilities, each microservice can be individually deployed, that makes possibility to increase efficiency of load balancing. The presented system is flexible due to the many options of multilayer perceptron settings, which makes it possible to use it for intelligent data analysis in various subject areas.
dc.format.pagerangeС. 80–85
dc.identifier.citationШушура, О. Аналіз даних на основі нейронних мереж із використанням мікросервісної архітектури / Шушура Олексій, Левченко Лариса, Савчук Анна // Вісник КрНУ імені Михайла Остроградського. - 2023. - Вип. 3  (140). - С. 80–85.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.32782/1995-0519.2023.3.10
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77504
dc.language.isouk
dc.publisherКрНУ
dc.publisher.placeКременчук
dc.relation.ispartofВісник КрНУ імені Михайла Остроградського, Випуск 3 (140),  2023
dc.subjectінформаційна система
dc.subjectаналіз даних
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectінформаційна технологія
dc.subjectмікросервісна архітектура
dc.subjectinformation system
dc.subjectdata analysis
dc.subjectmachine learning
dc.subjectneural network
dc.subjectinformation technology
dc.subjectmicroservice architecture
dc.subject.udc004.85
dc.titleАналіз даних на основі нейронних мереж із використанням мікросервісної архітектури
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Stattia_3.pdf
Розмір:
451.43 KB
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

Статті (ЦТЕ)