Рангова система на основі навчання з підкріпленням

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКасьянов, Павло Олегович
dc.contributor.authorСайног, Олексій Максимович
dc.date.accessioned2021-03-26T13:23:14Z
dc.date.available2021-03-26T13:23:14Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenMaster's Thesis: 93 pages, 16 figures, 36 tables, 9 sources, 2 supplements The master's dissertation investigates the methods of constructing rating models for sporting events based on reinforcement learning. Existing approaches to the development of rating models were considered, the mathematical basis of the described models is given and the main algorithms used in the implementation are stated. The paper also considers the method of Bayesian optimization as the main one for use in the work. Many possible variations of the implementation of this method are described, namely different strategies for choosing the next research point and correlation functions of Gaussian processes. The practical study is based on the creation of a rating system to predict the results of tennis matches ATP (Association of Professional Tennis Players) tournaments since 2008. Data were taken from open sources. The obtained results were analyzed, evaluated and compared. The results of the comparison are presented in the conclusions. On the basis of the considered theme elements of the startup project are developed.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 93 с., 16 рис., 36 табл., 9 джерел, 2 додатки. У магістерській дисертації досліджуються методи побудов рейтингових моделей для спортивних подій, що базуються на навчанні з підкріпленням. Було розглянуто вже існуючі підходи до розробки рейтингових моделей, наведено математичну основу описаних моделей та викладено основні алгоритми, що застосовуються при реалізації. У роботі також розглянуто метод байєсівської оптимізації, як основний до використання в роботі. Описано багато можливих варіацій реалізації цього методу, а саме різні стратегії обрання наступної точки дослідження та кореляційні функції гаусівських процесів. Практичне дослідження побудовано на створені рейтингової системи для передбачення результатів тенісних матчів ATP (Асоціація тенісистів професіоналів) турнірів починаючи з 2008 року. Дані було взято з відкритих джерел. Отримані результати було проаналізовано, оцінено та порівняно. Результати порівняння викладено в висновках. На основі розглянутої теми розроблено елементи стартап-проекту.uk
dc.format.page93 с.uk
dc.identifier.citationСайног, О. М. Рангова система на основі навчання з підкріпленням : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Сайног Олексій Максимович. – Київ, 2020. – 93 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/40264
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрейтингові моделіuk
dc.subjectрангові моделіuk
dc.subjectнавчання з підкріпленнямuk
dc.subjectбайєсівська оптимізаціяuk
dc.subjectq-навчанняuk
dc.subjectбеттінгuk
dc.subjectrating modelsuk
dc.subjectranking modelsuk
dc.subjectreinforcement learninguk
dc.subjectbayesian optimizationuk
dc.subjectq-learninguk
dc.subjectbettinguk
dc.subject.udc004.934.5uk
dc.titleРангова система на основі навчання з підкріпленнямuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи