Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/54784| Назва: | Прогнозування успішності запуску продукту на ринку за допомогою класифікаційних моделей |
| Інші назви: | Predicting the success of a product launch on the market using classification models |
| Автори: | Онанко, Вадим Володимирович |
| Ключові слова: | краудфандин машинне навчання прогнозування XGBoost класифікаційна модель Kickstarter балансування класів попередня обробка даних crowdfunding machine learning prediction classification model class balancing data preprocessing |
| Дата публікації: | 2025 |
| Видавництво: | Тернопіль, ЗУНУ |
| Бібліографічний опис: | Онанко, В. В. Прогнозування успішності запуску продукту на ринку за допомогою класифікаційних моделей = Predicting the success of a product launch on the market using classification models : кваліфікаційна робота : спец. 122 – комп’ютерні науки освітньо-професійна програма – комп’ютерні науки / Вадим Володимирович Онанко ; наук. керівник к.т.н., доц. Т. В. Лендюк. Тернопіль : ЗУНУ, 2025. 70 с. |
| Короткий огляд (реферат): | Метою роботи є розробка програмного модуля для прогнозування успішності запуску продукту на ринку на основі методів машинного навчання з використанням історичних даних платформи Kickstarter. У процесі роботи використано комплекс методів інтелектуального аналізу даних: логістична регресія, дерева рішень, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost та LightGBM, а також сучасні техніки попередньої обробки даних та балансування класів. Результати дослідження можуть бути використані у стартапах, аналітичних компаніях, венчурних фондах та на краудфандингових платформах для автоматизації процесу оцінювання шансів успіху нових продуктів. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/54784 |
| Розташовується у зібраннях: | 2024-2025 н. р. |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Онанко_КН-41.pdf | 6.91 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.