Дмитрієва, Ольга АнатоліївнаПахомов, Максим Романович2025-10-062025-10-062025Пахомов, М. Р. Алгоритмічні моделі машинного навчання для аналізу та прогнозування у сфері кінематографу : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Пахомов Максим Романович. – Київ, 2025. – 108 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76594Дипломна робота: 108 с., 14 рис., 11 табл., 2 додатки, 14 джерел. Об’єктом дослідження є процеси аналізу та прогнозування показників ефективності фільмів у кінематографічній галузі за допомогою алгоритмів машинного навчання. Предметом дослідження є застосування методів регресії, рекомендаційних систем і модифікованих моделей бустингу для прогнозування касових зборів та формування персоналізованих рекомендацій на основі контентних ознак фільмів. Метою даної роботи є дослідження та практичне застосування алгоритмічних моделей машинного навчання для аналізу, прогнозування та рекомендації у сфері кінематографу з урахуванням бюджетної значущості фільмів у функції втрат. Методи розробки базуються на використанні алгоритмів машинного навчання, математичної статистики. Попередній аналіз і обробка даних проводилися із залученням основних підходів статистичного аналізу даних та теорії випадкових процесів. Модифікація алгоритмів для побудови рекомендаційних систем спиралася на введення допоміжних ознак, а також розширення стандартних моделей шляхом коригування функцій втрат. Практичне значення полягає у можливості застосування розробленої системи для оцінки комерційного потенціалу фільмів, підтримки прийняття рішень у кіновиробництві, а також покращення користувацького досвіду через рекомендаційний модуль, що допомагає глядачам знаходити фільми на основі їхніх уподобань.108 с.ukалгоритмічні моделімашинне навчанняаналізпрогнозуваннякінематографрекомендаційні системиalgorithmic modelsmachine learninganalysisforecastingcinematographyrecommendation systemsBachelor Thesis