Кот, Анатолій ТарасовичШевчук, Владислав Віталійович2024-10-212024-10-212024Шевчук, В. В. Методи глибокого навчання нейронних мереж для аналізу та прогнозування динаміки ігрових ситуацій у реальному часі : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Шевчук Владислав Віталійович. – Київ, 2024. – 94 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70046Дипломна робота 94 с., 37 рис., 9 табл., 15 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – процес прогнозування результатів окремих раундів у грі Counter-Strike 2. Предмет дослідження – застосування алгоритмів машинного навчання, зокрема логістичної регресії та Random Forest, для аналізу і прогнозування результатів раундів у грі Counter-Strike 2 на основі зібраних даних. Мета роботи – розробка та впровадження моделі машинного навчання, здатної з високою точністю прогнозувати ймовірність перемоги команди в окремих раундах гри Counter-Strike 2, використовуючи різні вхідні ознаки, а також демонстрація ефективності застосування таких моделей для прийняття рішень в ігрових середовищах у реальному часі.94 с.ukмашинне навчанняпрогнозуваннянейронна мережаmachine learningforecastingneural networkBachelor Thesis