Сучасні методи попередньої обробки та системного аналізу даних для вирішення соціальних задач

Abstract

Практична цінність отриманих результатів – це в першу чергу можливість масштабувати та поширити отримані алгоритми попередньої обробки даних та моделі машинного навчання.

Методи дослідження: регресійний аналіз, дерево рішень, випадковий ліс, логістична регресія.

Метою кваліфікаційної роботи є розв'язання проблеми лісних пожеж та злочинності у містах за допомогою сучасних методів попередньої обробки даних.

Предметом дослідження є алгоритми та методи, що застосовуються для підготовки та обробки даних, моделі машинного навчання.