Боярінова, Юлія ЄвгенівнаСавосько, Олександра Миколаївна2020-07-042020-07-042020-06Савосько, О. М. Система виявлення мережевих втручань з використанням машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Савосько Олександра Миколаївна. – Київ, 2020. – 75 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34796Дипломний проєкт складається з 62 сторінок, 44 рисунків, 4 таблиць. В дипломному проєкту досліджено придатність методів машинного навчання до задачі класифікації мережевих втручань. У роботі виконано порівняльний аналіз існуючих рішень для виявлення аномалій в мережі. За результатом проведеного аналізу було сформовано функціональні вимоги системи, що розробляється. В дипломному проєкті реалізовано шість оптимальних моделей класифікації з використанням різних алгоритмів машинного навчання,а саме: Рандомний ліс, Дерево рішень, Метод k найближчих сусідів, Метод опорних векторів, Логістична регресія, Градієнтне прискорення. Проведений аналіз створених моделей за допомогою метрик якості: fit_time, score_time, accuracy, f1_weighted, recall, auc_roc. Дипломний проєкт виконано мовою програмування Python з використанням інструменту для ітерактивної розробки даних у сфері Data Science, а саме Jupyter Notebook, надано можливості використання алгоритмів машинного навчання, для класифікації мережевих втручань, обраний найкращий алгоритм для даної задачі.ukмашинне навчаннякласифікаціяматематична модельлогістична регресіядерево рішеньградієнтне прискореннярандомний лісметод k найближчих сусідів(k-NN)метод опорних вікторівметрикаmachine learningclassificationmathematical modellogistic regressiondecision treegradient boostingrandom forestk nearest neighborsupport vector machinemetricsBachelor Thesis75 с.