Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
4 results
Search Results
Item Роль та ефективність використання нейронної мережі у вдосконаленні аналізу, класифікації та управління відгуками на товари(Сумський державний університет, 2023) Кільдей, А.Д.; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaУ сучасному інформаційному суспільстві, насиченому великим обсягом текстової інформації, виникає необхідність в ефективних методах її аналізу та класифікації. Особливо це важливо для розпізнавання та систематизації текстів, які відіграють ключову роль у багатьох галузях, від бізнесу до науки. У цьому контексті, дослідження з питань класифікації та аналізу тексту за допомогою нейронних мереж стає важливим завданням, що визначає актуальність даної роботи.Item Науковий твір "Аналіз впливу продуктивності кіберспортивної команди на результати кіберспортивних матчів із використанням технологій інтелектуального аналізу даних"(УКРНОІВІ, 2023) Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Яценко, Валерій Валерійович; Яценко, Валерий Валерьевич; Yatsenko, Valerii Valeriiovych; Діденко, Ірина Вікторівна; Диденко, Ирина Викторовна; Didenko, Iryna Viktorivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana VitaliivnaІндустрія кіберспорту є міжнародною соціокультурною сферою, яка останнім часом почала активно розвиватися і в Україні. Кіберспорт визнаний світовим співтовариством як повноцінний вид спорту, що є невід’ємною частиною сучасної культури. У багатьох країнах світу кіберспорт має державну підтримку, змагання високого рівня та відповідні освітні програми. У 2020 році в Україні кіберспорт також було визнано офіційним видом спорту, а у серпні 2021 року Україна вперше приймала у себе чемпіонат Європи з кіберспорту. З метою аналізу впливу продуктивності кіберспортивної команди на результати кіберспортивних матчів проведено дослідження за допомогою розроблених із використанням технологій інтелектуального аналізу даних пакета SAS Enterprise Miner прогнозних моделей у вигляді дерева рішень, логістичної регресії та нейронної мережі. Проведене дослідження дозволило проаналізувати, як саме показники продуктивності кіберспортивної команди впливають на результати матчів кіберспортивної дисципліни League of Legends, та обґрунтувати використання нейронної мережі як найкращого предиктора результатів кіберспортивних матчів, метою якого є надання порад гравцям щодо того, як змінити стратегію гри, в якій вони зазнають поразки.Item Застосування штучного інтелекту для прогнозування детермінант світових кібертурнірів(Вісник Хмельницького національного університету, 2021) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Грек, К.А.Стрімкий розвиток інформаційних технологій та їх впровадження у повсякденне життя людей призвело до популяризації кіберспортивних турнірів, як один із видів спорту. Привернута увага не тільки гравців, а і спонсорів, інвесторів та дослідників, змушує більш серйозно ставитися до цього молодого виду спорту. Таким чином постає питання більш детального аналізу та прогнозу показників ефективності для майбутнього розвитку даної сфери. Основною метою проведеного дослідження є побудова прогнозної нейромережевої моделі для прогнозування детермінант світових кібертурнірів. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали моделі штучної нейронної мережі (багатошаровий персептрону MLP-архітектури з використанням алгоритму BFGS, радіальна базисна функція RBF-архітектури з використанням алгоритму RBFT. Об’єктом дослідження обрано 9 детермінант світових кібертурнірів. Побудова прогнозної моделі в статті здійснено в наступній логічній послідовності: визначено регресійна залежність кожної з детермінант від часового фактору та визначено прогнозне значення, навчання нейронних мереж за сформованою вибіркою показників, прогнозування значень детермінант світових кібертурнірів на період 2021-2025 рр. на основі побудованих нейронних мереж. Проведені розрахунки засвідчили, що до 2025 року більшість із зазначених детермінант збільшиться в порівнянні з поточним періодом. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними для майбутніх інвесторів, кіберспортивним федераціям, а також науковцям, які займаються дослідженням даної сфери.Item Нейромережеве моделювання та прогнозування актуалізації кіберспортивної індустрії на світовому рівні(Вісник ХНУ, 2021) Яценко, Валерій Валерійович; Яценко, Валерий Валерьевич; Yatsenko, Valerii Valeriiovych; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Штефан, А.В статті досліджені питання зростання зацікавленості користувачів інтернет до галузі кіберспорту. Побудовано математичні моделі нейронної мережі актуалізації кіберспортивної індустрії на світовому рівні. Виконано прогнозування на основі радіальних базисних функцій та багатошарового персептрону.