СВО "Магістр"
Permanent URI for this communityhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/10245
Browse
2 results
Search Results
Item АВТОМАТИЗОВАНЕ МАШИННЕ НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ЦІЛЬОВОЇ АУДИТОРІЇ ВСТУПНИКІВ ДЛЯ ЗАКЛАДІВ ВИЩОЇ ОСВІТИ(2024) Гулін, Д. В.Ця робота присвячена дослідженню методів автоматизованого машинного навчання для підтримки прийняття рішень у сфері бізнес-аналітики, зокрема в контексті вищої освіти. Основна увага зосереджена на використанні машинного навчання для прогнозування контингенту майбутніх вступників і виявлення цільової аудиторії для освітніх програм ІТ спеціальностей. Метою дослідження є розробка підходу до застосування автоматизованого машинного навчання в бізнес-аналітиці, що сприяє ефективному прийняттю управлінських рішень та оцінці впливу ключових факторів на вибір абітурієнтами закладу освіти. / This work is dedicated to exploring methods of automated machine learning for decision support in business analytics, specifically in the context of higher education. The main focus is on using machine learning for forecasting the future student body and identifying the target audience for IT specialty educational programs. The aim of the study is to develop an approach to applying automated machine learning in business analytics, which contributes to effective managerial decision-making and assessing the impact of key factors influencing applicants' choice of educational institution.Item МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМИ «ГРАВЕЦЬ-КОМПЮТЕРНА ГРА» ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ(2021) Шувалов, А. К.Штучний інтелект для відеоігор являє собою реалізацію набору алгоритмів і методів як традиційного, так і сучасного штучного інтелекту з метою забезпечення вирішення цілого ряду ігрових залежних задач. Однак більшість сучасних підходів призводять до визначених, статичних і передбачуваних реакцій ігрового агента, не маючи можливості пристосуватися під час гри до поведінки або стилю гри користувача. Методи машинного навчання дозволяють поліпшити поведінкову динаміку керованих комп'ютером ігрових агентів, полегшуючи автоматизовану генерацію і відбір моделей поведінки, тим самим розширюючи можливості цифрового ігрового штучного інтелекту і надаючи можливість створювати більш захоплюючі і цікаві ігрові враження. Найголовніше полягає в тому, що рішення задач у відеоіграх може привести до вирішення реальних завдань з використанням перевірених алгоритмів штучного інтелекту. У сучасних дослідженнях представлений ряд академічних робіт, які в теперішній момент відзначають популярність і релевантність машинного навчання для ігрових середовищ з точки зору використання методів нейронних мереж, еволюційних обчислень і навчання з підкріпленням для управління ігровими агентами. Artificial intelligence for video game is the implementation of a set of algorithms and methods of both traditional and modern artificial intelligence to ensure the solution of a number of game-dependent problems. However, most modern approaches lead to definite, static and predictable reactions of the game agent, not being able to adapt during the game to the behavior or style of the user's game. Machine learning techniques can improve the behavioral dynamics of computer-controlled game agents, facilitating the automated generation and selection of behavior patterns, thereby expanding the capabilities of digital gaming artificial intelligence and providing the opportunity to create more exciting and interesting gaming experiences. The most important thing is that solving problems in video games can lead to solving real problems using proven algorithms of artificial intelligence. Modern research presents a number of academic papers that currently note the popularity and relevance of machine learning for gaming environments in terms of the use of neural network techniques, evolutionary computing, and reinforced learning to control game agents.