Використання рекомендаційної системи у транспортній галузі на основі методів штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГуськова, Віра Геннадіївна
dc.contributor.authorПоліщук, Максим Сергійович
dc.date.accessioned2025-02-20T13:59:30Z
dc.date.available2025-02-20T13:59:30Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 105с., 16 рис., 25 табл., додаток, 20 посилань Тема магістерської дисертації: «Використання рекомендаційної системи у транспортній галузі на основі методів штучного інтелекту ». Мета роботи - розробка рекомендаційної системи на основі сучасних методів машинного навчання для надання персоналізованих рекомендацій користувачам платформи електронної комерції. Об’єкт дослідження - створення рекомендаційної системи транспорту, яка використовує методи штучного інтелекту для аналізу та обробки даних про користувачів та транспортні засоби з метою надання персоналізованих рекомендацій. Предмет дослідження - методи та алгоритми рекомендаційних систем, що використовуються для покращення процесу вибору транспорту користувачами на маркетплейсах. Для досягнення мети були поставлені такі задачі: − аналіз предметної області та доступних даних; − порівняння існуючих підходів до побудови рекомендаційних систем; − адаптація вибраного методу під специфіку платформи; − розробка програмної реалізації рекомендаційної системи; − оцінка ефективності моделі. Програмний продукт реалізовано з використанням мови програмування Python який надає широкий спектр бібліотек для навчання нейронних мереж та аналізу даних.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 105 pages, 16 figures, 25 tables, appendix, 20 references. Master's thesis topic: "The Use of a Recommendation System in the Transportation Sector Based on Artificial Intelligence Methods." The purpose of the work is to develop a recommendation system based on modern machine learning methods to provide personalized recommendations to users of an e-commerce platform. The object of the study is the creation of a transportation recommendation system that uses artificial intelligence methods to analyze and process user and vehicle data for the purpose of delivering personalized recommendations The subject of research is methods and algorithms of recommendation systems employed to enhance the process of vehicle selection by users on marketplaces − To achieve the goal, the following tasks were set: − Analysis of the subject area and available data; − Comparison of existing approaches to building recommendation systems; − Adaptation of the chosen method to the platform's specifics; − Development of the software implementation of the recommendation system; − Evaluation of the model's effectiveness The software product is implemented using the Python programming language, which provides a wide range of libraries for training neural networks and data analysis.
dc.format.extent105 с.
dc.identifier.citationПоліщук, М. С. Використання рекомендаційної системи у транспортній галузі на основі методів штучного інтелекту : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Поліщук Максим Сергійович. - Київ, 2024. - 105 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72665
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectрекомендаційна система
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectтранспортна галузь
dc.subjectаналіз даних
dc.subjectneural networks
dc.subjectrecommendation system
dc.subjectmachine learning
dc.subjecttransport industry
dc.subjectdata analysis
dc.subject.udc004.89:656:004.738.5
dc.titleВикористання рекомендаційної системи у транспортній галузі на основі методів штучного інтелекту
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Polishchuk_magistr.pdf
Розмір:
1.69 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

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи