Методи виявлення аномалій в наборах великих даних на основі машинного навчання
Loading...
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Тернопіль, ЗУНУ
Abstract
Метою кваліфікаційної роботи є підвищення ефективності процесу виявлення аномалій у середовищі великих даних шляхом розробки, реалізації та експериментального дослідження набору розподілених алгоритмів неконтрольованого аналізу.
The purpose of this qualification work is to improve the efficiency of the anomaly detection process in big data environments by developing, implementing, and experimentally studying a set of distributed algorithms for unsupervised analysis.
Description
Citation
Галин, В. А. Методи виявлення аномалій в наборах великих даних на основі машинного навчання = Anomaly Detection Methods in Big Data Sets Based on Machine Learning : кваліфікаційна робота : спец. 122 – комп'ютерні науки ; освітньо-професійна програма – комп'ютерні науки / Василь Андрійович Галин ; науковий керівник к.т.н., доц. П. Є. Биковий. Тернопіль : ЗУНУ, 2025. 87 с.