Методи виявлення аномалій в наборах великих даних на основі машинного навчання
| dc.contributor.author | Галин, Василь Андрійович | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-05T12:45:58Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.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. | |
| dc.identifier.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. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/56077 | |
| dc.publisher | Тернопіль, ЗУНУ | |
| dc.subject | виявлення аномалій | |
| dc.subject | великі дані | |
| dc.subject | неконтрольоване навчання | |
| dc.subject | машинне навчання | |
| dc.subject | розподілені алгоритми | |
| dc.subject | ансамблеві методи | |
| dc.subject | Apache Spark | |
| dc.subject | MapReduce | |
| dc.subject | anomaly detection | |
| dc.subject | big data | |
| dc.subject | unsupervised learning | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.subject | distributed algorithms | |
| dc.subject | ensemble methods | |
| dc.title | Методи виявлення аномалій в наборах великих даних на основі машинного навчання | |
| dc.title.alternative | Anomaly Detection Methods in Big Data Sets Based on Machine Learning | |
| dc.type | Thesis |