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 | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Касьян_КН-41.pdf | 2.37 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.