Моделі та методи прогнозування рейтингів рекламних кампаній на телебаченні

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМакуха, Михайло Павлович
dc.contributor.authorГергель, Богдан Володимирович
dc.date.accessioned2020-11-20T12:46:29Z
dc.date.available2020-11-20T12:46:29Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenThesis contains: 113 pp., 28 figs., 2 appendix and 26 sources. In this work, the object of study was the standard industrial classification. The purpose of this work was to develop a software product that can correctly classify the category of standard industrial classification according to short textual information. To achieve this goal, machine learning algorithms in the classification of documents according to their textual description were considered. Experiments on various methods of classification and their modification were carried out in the work. It was found that using an ensemble with some of the best model options is the right path to the goal. It is planned to further develop work in the direction of research of different models for a better result.uk
dc.description.abstractukДипломна робота містить: 113 с., 28 рис., 2 дод. та 26 джерел. В даній роботі об’єктом дослідження була стандартна промислова класифікація. Мета цієї роботи полягала в розробці програмного продукту, який може за короткою текстовою інформацією вірно класифікувати категорію стандартної промислової класифікації. Для досягнення поставленої цілі, було розглянуті алгоритми машинного навчання в класифікації документів за їх текстовим описом. В роботі були проведені експерименти над різними методами класифікації та їх модифікації. Було встановлено, що використання ансамблю з декількома найкращими варіантами моделей є вірний шлях до поставленої цілі. Планується подальше у розвивати роботу у напрямку дослідження різних моделей для більш кращого результату.uk
dc.format.page113 с.uk
dc.identifier.citationГергель, Б. В. Моделі та методи прогнозування рейтингів рекламних кампаній на телебаченні : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки та інформаційні технології / Гергель Богдан Володимирович. – Київ, 2020. – 113 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37530
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectансамбліuk
dc.subjectкалібрування ймовірностейuk
dc.subjectвиди діяльностейuk
dc.subjectкатегорії бізнесівuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectensemblesuk
dc.subjectcalibration of probabilitiesuk
dc.subjecttypes of activitiesuk
dc.subjectcategories of businessuk
dc.titleМоделі та методи прогнозування рейтингів рекламних кампаній на телебаченніuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Gergel_bakalavr.docx
Розмір:
2.46 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