Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/50349
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Мись, Андрій Русланович | - |
dc.date.accessioned | 2024-05-10T08:50:03Z | - |
dc.date.available | 2024-05-10T08:50:03Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | Мись, А. Р. Інтелектуальний модуль прогнозування врожайності ягід = Intelligent berry yield prediction module : дипломний проєкт : спец. 122 – комп’ютерні науки освітньо-професійна програма – комп’ютерні науки / Андрій Русланович Мись ; наук. керівник к.т.н., доц. Т. В. Лендюк. Тернопіль : ЗУНУ, 2023. 63 с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | http://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/50349 | - |
dc.description.abstract | Пояснювальна записка до дипломного проекту: 62 с., 7 рис., 1 табл., 2 додатки, 48 джерел. Метою дипломного проекту є розробка інтелектуального модуля прогнозування врожайності ягід, заснованого на алгоритмах машинного навчання. Об'єктом дослідження є процес прогнозування врожайності ягід. Предметом дослідження є використання ансамблевих моделей машинного навчання, зокрема XGBoost, LightGBM та CatBoost, для створення точного прогнозу врожайності ягід. Розроблено та досліджено програмне забезпечення для інтелектуального модуля прогнозування врожайності ягід. Розроблений модуль може допомогти фермерам і аграріям планувати свою діяльність, оптимізувати витрати та підвищувати продуктивність. Модуль також може стати корисним інструментом для дослідників іаналітиків в агросекторі. | uk_UA |
dc.publisher | Тернопіль, ЗУНУ | uk_UA |
dc.subject | прогнозування врожайності ягід | uk_UA |
dc.subject | алгоритми машинного навчання | uk_UA |
dc.subject | ансамблеве навчання | uk_UA |
dc.subject | XGBoost | uk_UA |
dc.subject | LightGBM | uk_UA |
dc.subject | CatBoost | uk_UA |
dc.subject | валідація моделей | uk_UA |
dc.subject | berry yield prediction | uk_UA |
dc.subject | machine learning algorithms | uk_UA |
dc.subject | ensemble learning | uk_UA |
dc.subject | model validation | uk_UA |
dc.title | Інтелектуальний модуль прогнозування врожайності ягід | uk_UA |
dc.title.alternative | Intelligent berry yield prediction module | uk_UA |
dc.type | Thesis | uk_UA |
Розташовується у зібраннях: | 2023-2024 н. р. |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Мись.pdf | 1.78 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.