Недашківська, Надія ІванівнаЛанько, Анна Анатоліївна2023-10-122023-10-122023Ланько, А. А. Прогнозування психічного здоров’я на основі даних про музичні вподобання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Ланько Анна Анатоліївна. – Київ, 2023. – 122 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/61286Дипломна робота: 122 с., 20 рис., 20 табл., 2 додатки, 34 джерела. Окремі категорії соціологічних даних мають дуже складні залежності між чинниками та досліджуваним явищем, оскільки вони є продуктом суб'єктивної думки неекспертних осіб з великою кількістю більш-менш рівнозначних факторів впливу. Метою даного дослідження є якомога точніше застосування методології прогнозування до даних такого рівня складності. Об’єктом дослідження є прогнозування на основі метаданих про музичні вподобання оцінок від 0 до 10, що відповідають за ступінь наявності чотирьох ментальних розладів: тривожності, депресії, безсоння та ОКР. Предметом дослідження є алгоритми машинного навчання, що розв’язують задачу регресії: ансамблеві методи та метод опорних векторів. Результатом дослідження є розроблений мовою програмування Python алгоритм для прогнозування оцінок, що працює як на досліджуваних вихідних даних, так і власних вибірках. Ключовою особливістю розробленого алгоритму є швидкодія та універсальність, що дає реалізувати його як додатковий функціонал більш глобальних, повноцінних програмних продуктів з метою покращення їхніх рекомендаційних систем та створення сприятливого середовища для спільноти користувачів.122 с.ukпрогнозуваннямашинне навчаннярегресіяансамблеві методиметод опорних векторівпсихічне здоров’яpredictionmachine learningregressionensemble methodssupport vector machinemental healthBachelor Thesis