Барановська, Леся ВалеріївнаКоваль, Павло Сергійович2023-09-162023-09-162023Коваль, П. С. Прогнозування ціни вживаних автомобілів на основі їх характеристик з використанням алгоритмів машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Коваль Павло Сергійович. – Київ, 2023. – 120 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60443Дипломна робота: 120 с., 5 табл., 56 рис., 1 додаток, 18 джерел. Об’єкт дослідження – прогнозування ціни вживаних автомобілів на основі їх характеристик. Предмет дослідження – методи штучного інтелекту, які використовуються для задач прогнозування ціни автомобілів. Мета роботи – проаналізувати предмет дослідження, розробити програмний продукт за допомогою методів штучного інтелекту для визначення ціни автомобіля. Методи дослідження – методи штучного інтелекту: алгоритми машинного навчання, а саме лінійна регресія та випадковий ліс. Актуальність – задача розробки нової системи для покращення процесу оцінки ціни автомобіля. Зменшення витрат на помилкові рішення. Оптимізація роботи автосалонів за рахунок оперативності при оцінці вартості автомобілів. Результати роботи – створено програмний продукт, який використовує методи штучного інтелекту, які можуть бути використані для прогнозування ціни автомобілів. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – використання більшого набору даних з залученням ринку вживаних автомобілів України, США та Європи. Створення повноцінного графічного інтерфейсу для спрощення роботи користувача з програмою, побудова складнішої та більш точної системи для прогнозування ціни автомобілів.120 с.ukпрогнозування ціништучний інтелектмашинне навчаннянавчання з вчителемринок вживаних автомобілівprice forecastingartificial intelligencemachine learningsupervised learningused car marketBachelor Thesis