Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
2 results
Search Results
Item Науковий твір "Розроблення моделей прогнозування цін фінансових активів за допомогою методів машинного навчання та статистичного аналізу"(УКРНОІВІ, 2023) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Яценко, Валерій Валерійович; Яценко, Валерий Валерьевич; Yatsenko, Valerii Valeriiovych; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Діденко, Ірина Вікторівна; Диденко, Ирина Викторовна; Didenko, Iryna Viktorivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana VitaliivnaЗараз, як ніколи раніше, ми стикаємося з величезною кількістю та різноманітністю різних фінансових відносин, не тільки звичайні повсякденні фінансові операції як переказ грошей, але й купівля різних фінансових активів, будь то акції, облігації, можливо навіть криптовалюта чи NFT, все це стало частиною економічного життя світу. Люди завжди хочуть знати, що буде в майбутньому, для цього, до певного часу, люди покладалися виключно на досвід, але зараз завдяки статистичним, економічним та математичним дослідженням, людям відкрилися нові можливості для прогнозування. Для сучасних трейдерів, інвесторів, інвестиційних фондів і просто для людей, які хочуть зберегти або примножити свої гроші, варто використовувати потужні новітні методології дескриптивного аналізу, інтелектуального аналізу даних, машинного навчання, методи обробки статистичної інформації з можливістю роботи з великими даними для того, щоб бути конкурентоспроможними.Item Застосування методів машинного навчання для статистичного аналізу та прогнозування кіберспортивної галузі(Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Яценко, Валерій Валерійович; Яценко, Валерий Валерьевич; Yatsenko, Valerii ValeriiovychУ статті розглянуто динаміку та поведінку кіберспортивної індустрії на світовому рівні та стан кіберспорту як індустрії в Україні. Визначено основні досягнення кіберспортивної сфери України. Проведено статистичний аналіз доходу кіберспортивної індустрії, сукупної аудиторії кіберспортивних ігор, постійних та пересічних глядачів змагань на основі аналізу варіації, моди, показників асиметрії та ексцесу розподілу. Для досягнення цілей дослідження було використано метод експоненційного згладження та метод опорних векторів. SVM є методом машинного навчання, який використовується для вирішення задач класифікації та регресії. Як і для класичної моделі регресії основою підходу є знаходження функції підгонки емпіричних даних. Обрані методи дозволили підготувати дані для аналізу та побудувати регресійні SVM-моделі з ядром на основі радіально-базисних функцій. Побудовані моделі для доходу кіберспорту та пересічних глядачів кіберспорту мають тип epsilon-SVM, а для світової аудиторії кіберспорту та постійних глядачів кіберспорту – nu-SVM. Доведена адекватність побудованих моделей на основі аналізу залишків моделі. Здійснено прогнозування вхідних показників. Визначено, що до 2025 року очікується постійне зростання доходу від кіберспортивної діяльності, що означає постійний розвиток та вдосконалення супутньої до кіберспорту інфраструктури. Визначено важливість та необхідність державної підтримки розвитку кіберспорту на всіх рівнях: від організації турнірних площадок до проведення регіональних, шкільних, аматорських турнірів. Отримані результати можуть бути використані Федерацією кіберспорту України, кіберспортивними організаціями, дослідниками для обгрунтування необхідності розвитку кіберспорту в Україні