Методи відновлення відсутніх даних на основі нейронних мереж

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка ефективного підходу до імпутації пропущених даних на основі згорткових нейронних мереж, який враховує просторові та нелінійні зв’язки між ознаками. Методи досліджень: методи аналізу та синтезу, методи математичного моделювання, кластеризації, експериментальні методи. Результати дослідження: вдосконаленно метод імпутації пропущених даних шляхом застосування згорткових нейронних мереж, що враховують просторові та нелінійні зв’язки між ознаками у наборі даних, що дозволяє покращити точність відновлення пропущених значень, забезпечуючи більш ефективне навчання моделей класифікації навіть при значних обсягах пропусків. Результати роботи можуть успішно застосовуватися для покращення якості даних і підвищення точності моделей класифікації в реальних умовах, де часто трапляються пропуски даних. Метод може бути інтегрований у системи, що працюють з великими даними, для автоматизації процесів імпутації та зменшення похибок у прогнозуванні.