Гуськова, Віра ГеннадіївнаПоліщук, Максим Сергійович2025-02-202025-02-202024Поліщук, М. С. Використання рекомендаційної системи у транспортній галузі на основі методів штучного інтелекту : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Поліщук Максим Сергійович. - Київ, 2024. - 105 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72665Магістерська дисертація: 105с., 16 рис., 25 табл., додаток, 20 посилань Тема магістерської дисертації: «Використання рекомендаційної системи у транспортній галузі на основі методів штучного інтелекту ». Мета роботи - розробка рекомендаційної системи на основі сучасних методів машинного навчання для надання персоналізованих рекомендацій користувачам платформи електронної комерції. Об’єкт дослідження - створення рекомендаційної системи транспорту, яка використовує методи штучного інтелекту для аналізу та обробки даних про користувачів та транспортні засоби з метою надання персоналізованих рекомендацій. Предмет дослідження - методи та алгоритми рекомендаційних систем, що використовуються для покращення процесу вибору транспорту користувачами на маркетплейсах. Для досягнення мети були поставлені такі задачі: − аналіз предметної області та доступних даних; − порівняння існуючих підходів до побудови рекомендаційних систем; − адаптація вибраного методу під специфіку платформи; − розробка програмної реалізації рекомендаційної системи; − оцінка ефективності моделі. Програмний продукт реалізовано з використанням мови програмування Python який надає широкий спектр бібліотек для навчання нейронних мереж та аналізу даних.105 с.ukнейронні мережірекомендаційна системамашинне навчаннятранспортна галузьаналіз данихneural networksrecommendation systemmachine learningtransport industrydata analysisMaster Thesis004.89:656:004.738.5