Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/54778
Назва: Програмний модуль аналізу і прогнозування інфекційних захворювань з використанням методів машинного навчання
Інші назви: Software module for analysis and forecasting of infectious diseases using machine learning methods
Автори: Касьян, Тамара Володимирівна
Ключові слова: прогнозування
інфекційні захворювання
машинне навчання
візуалізація
система підтримки прийняття рішень
MySQL
Python
forecasting
infectious diseases
machine learning
visualization
decision support system
Дата публікації: 2025
Видавництво: Тернопіль, ЗУНУ
Бібліографічний опис: Касьян, Т. В. Програмний модуль аналізу і прогнозування інфекційних захворювань з використанням методів машинного навчання = Software module for analysis and forecasting of infectious diseases using machine learning methods : кваліфікаційна робота : спец. 122 – комп’ютерні науки освітньо-професійна програма – комп’ютерні науки / Тамара Володимирівна Касьян ; наук. керівник к.т.н., доц. І. В. Турченко. Тернопіль : ЗУНУ, 2025. 65 с.
Короткий огляд (реферат): Метою кваліфікаційної роботи є створення програмного модуля, що дозволяє аналізувати та прогнозувати динаміку інфекційних захворювань на основі історичних даних із застосуванням методів машинного навчання, з інтерактивною візуалізацією результатів для підтримки прийняття управлінських рішень у сфері охорони здоров’я. Об’єктом дослідження є процес прогнозування поширення інфекційних захворювань. Предметом дослідження є застосування моделей машинного навчання (ARIMA, SARIMA, Prophet, Stacking та ін.) для побудови прогнозів на основі медичних статистичних даних, а також програмна реалізація аналітичного модуля з інтерактивним інтерфейсом користувача. У межах роботи реалізовано повноцінну систему збору, зберігання, обробкита візуалізації даних. Створено базу даних у MySQL, розроблено модулі обробки даних і прогнозування у Python, а також веб-інтерфейс із застосуванням HTML, CSS, JavaScript і бібліотеки Plotly. Проведено експериментальне порівняння точності прогнозів різних моделей, тестування модуля та розміщення його у вебсередовищі.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/54778
Розташовується у зібраннях:2024-2025 н. р.

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Касьян_КН-41.pdf2.37 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.