Пишнограєв, Іван ОлександровичТкаченко, Іванна Олексіївна2024-02-282024-02-282024Ткаченко, І. О. Розробка моделей машинного навчання для прогнозування рівня загроз сталому розвитку країн Європи : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Ткаченко Іванна Олексіївна. - Київ, 2024. - 104 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/65060Магістерська дисертація: 104 с., 32 табл., 29 рис., 61 посилання, 2 додатки. Мета дослідження полягає в аналізі потенційних можливостей сучасних методів машинного та глибинного навчання для прогнозування часових рядів; розробленні моделі машинного навчання для кластеризації країн Європи та подальшого прогнозування рівня загроз їх сталому розвитку на основі відкритих даних. Об’єкт дослідження: загрози сталому розвитку країн Європи. Предмет дослідження: методологія оцінювання рівня сталого розвитку, методи машинного навчання для вирішення задачі кластеризації та прогнозування часових рядів з метою прогнозування рівня загроз сталому розвитку країн Європи на основі відкритих даних. Наукова новизна: запропоновано власне алгоритмічне забезпечення для прогнозування рівня загроз сталому розвитку, яке засновано на поєднанні штучних нейронних мереж та методів прогнозування часових рядів. Цей алгоритм відрізняється тим, що рівень загроз визначаємо через групу соціально-економічних показників, що збільшує точність прогнозування. Результати роботи впроваджено в роботу ННЦ «Світовий центр даних з геоінформатики та сталого розвитку» (акт No 1009/23-1д від 9 жовтня 2023 року). Частину результатів роботи отримано в межах НДР (реєстраційний номер 0120U102060). Основні положення дослідження доповідалися на трьох конференціях та висвітлено у двох публікаціях автора у виданнях, одне з яких індексується міжнародною наукометричною базою даних Scopus, друге — фахове видання категорії Б.104 с.ukсталий розвитоккраїни європимашинне навчаннянейронні мережікластеризаціяглобальні загрозипрогнозуванняsustainable developmenteuropean countriesmachine learningneural networksk-meansclusteringglobal threatsforecastingРозробка моделей машинного навчання для прогнозування рівня загроз сталому розвитку країн ЄвропиMaster Thesis(330.3+316.4+574): (004.8+519.86)