Застосування методів машинного навчання до проблеми прогнозування залишків на банківських картах - Гарус, Орина (My University, 2020)
Об’єкт дослідження: прогнозування часового ряду щоденних грошових залишків на банківських картках. Мета дослідження: отримання адекватного середньострокового прогнозу для часового ряду грошових залишків на банківських картках. Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає у зменшенні часу, необхідного для обробки вхідних даних та подальшому якісному їх прогнозуванні. В результаті підвищується якість і швидкість прогнозу
ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи магістра студентки групи 124м–19–1 Гарус Орини Ігорівни спеціальності 124 Системний аналіз
Мета дослідження: отримання адекватного середньострокового прогнозу для часового ряду грошових залишків на банківських картках. Методи дослідження та апаратура: спостереження, порівняння та пояснення методів машинного навчання застосованих до проблеми прогнозування; мова програмування Python. В інформаційно-аналітичному розділі наведені означення прогнозування, часових рядів, розглянуті методи їх аналізу та прогнозування. У спеціальному розділі були обрані оптимальні методи машинного навчання для прогнозування – проста нейромережа, нейромережа довгої короткострокової пам’яті, трипараметрична модель прогнозу – метод Хольта-Вінтерса. А також додатковий метод для препроцесінгу даних – емпірична модова декомпозиція для згладжування даних.
Keywords: прогнозування; машинне навчання; нейрона мережа