Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
63 results
Search Results
Item Економіко-математичне моделювання реалізації проєктів цифрових валют центральних банків засобами машинного навчання(Сумський державний університет, 2025) Могильна, К.О.У сучасних умовах стрімкої цифрової трансформації фінансового сектору цифрові валюти центральних банків стали одним із широко обговорюваних явищ у сфері грошово-кредитної політики та фінансових інновацій, втім реалізація CBDC-проєктів є складним процесом, який залежить від багатьох економічних, технічних, соціальних і регуляторних факторів. Метою кваліфікаційної роботи є побудова та інтерпретація моделей машинного навчання для аналізу факторів, що впливають на реалізацію цифрових валют центральних банків (CBDC) і визначення ключових характеристик успішних проєктів. Об’єктом дослідження є цифрові валюти центральних банків, що перебувають на різних етапах впровадження (від початкових етапів дослідження до повного запуску). Предметом дослідження є фактори реалізації CBDC-проєктів та методи машинного навчання для їх аналізу. У роботі побудовано три класифікаційні моделі (випадковий ліс, метод опорних векторів, нейронна мережа), здійснено інтерпретацію їх результатів за допомогою SHAP-аналізу та визначено найбільш впливові чинники реалізації CBDC-проєктів: тип цифрової валюти, часові характеристики проєкту та рівень розвитку цифрової інфраструктури країни.Item Інформаційне та програмне забезпечення системи комп'ютерного зору для виявлення та відстеження футболістів на полі під час матчу(Сумський державний університет, 2025) Лемешко, Д.І.Розроблено і програмно реалізовано інформаційну систему розпізнавання та відстеження футболістів на полі під час гри за матеріалами відеозйомки, яка визначає об'єкти інтересу в зображеннях відеопотоку та відмічає гравців для подальшого використання результатів розпізнавання при аналізі результатів гри. Проведено тестування розробки на реальних даних відеозаписів футбольних матчів.Item Інформаційна система інтелектуального аналізу медичних даних(Сумський державний університет, 2025) Куліковський, Н.О.Розроблено інформаційну систему інтелектуального аналізу медичних зображень для діагностики захворювань шкіри. Система реалізує методи машинного навчання в межах інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології. Проведено оптимізацію параметрів класифікації, реалізовано програмну модель та оцінено її ефективність.Item Інформаційна система формування продуктових рекомендацій на основі методів машинного навчання(Сумський державний університет, 2025) Громовий, К.В.Комплексна інформаційна система для формування продуктових рекомендацій з шістьма алгоритмами, метриками якості та практичними рекомендаціями щодо вибору оптимальних підходів. Система демонструє можливість реалізації ефективних рекомендаційних систем в умовах обмежених ресурсів.Item Застосування штучного інтелекту в прогнозуванні економічних показників(Сумський державний університет, 2025) Розгон, Ю.В.У сучасних умовах глобальної цифровізації, інтенсивного розвитку інформаційних технологій та широкого впровадження аналітичних інструментів у сферу економіки, проблема прогнозування макроекономічних показників, зокрема валового внутрішнього продукту (ВВП), набуває винятково важливого значення. ВВП є одним з основоположних індикаторів стану економіки держави, відображає загальний обсяг вироблених товарів і послуг у країні за певний період та використовується як основа для формування бюджетної, монетарної, інвестиційної та соціальної політики. Саме тому точність його прогнозування є критично важливою для ухвалення ефективних управлінських рішень як на державному, так і на корпоративному рівні. Актуальність теми дослідження зумовлена необхідністю підвищення ефективності інструментарію економічного прогнозування в умовах нестабільності зовнішнього середовища, глобальних викликів та високої мінливості економічних процесів.Item Інформаційна система ієрархічного розпізнавання об'єктів на місцевості на основі методів машинного навчання(Сумський державний університет, 2025) Саєнко, М.Д.Розроблено інформаційну систему ієрархічного розпізнавання об'єктів на місцевості з використанням методів машинного навчання. Система реалізує двоетапний підхід: спочатку виявляються області з транспортними засобами за допомогою детектора YOLOv8, а потім здійснюється точна класифікація типів транспорту з використанням ResNet18. Створено графічний інтерфейс користувача для взаємодії з системою та покрокової демонстрації роботи кожного рівня ієрархії.Item Інформаційна система алгоритмічного трейдингу з використанням штучного інтелекту(Сумський державний університет, 2025) Рудь, А.Ю.Розроблено інформаційну систему алгоритмічного трейдингу з прогнозною моделлю SARIMA, яка автоматично аналізує дані, формує торгові дії та виконує їх через біржові API. Реалізовано масштабовану архітектуру з розподіленими сервісами, адміністраторською панеллю, хмарною інфраструктурою та підтримкою модульної інтеграції нових алгоритмів і моделей.Item Інтелектуальна система балансування навантаження у веб-мережах(Сумський державний університет, 2025) Іваній, Я.О.У дипломній роботі розроблено інтелектуальний алгоритм балансування навантаження у веб-мережах із використанням методів штучного інтелекту. У процесі реалізації створено середовище для симуляції роботи декількох серверів, організовано передачу даних між клієнтами, балансувальником та серверами. Запропонований алгоритм здатен адаптуватися в реальному часі до змін навантаження та навчатися на основі отриманих даних з метою оптимізації розподілу запитів і зменшення перевантаження серверівItem Інформаційна технологія машинного навчання геоінформаційної системи спостереження за розвитком агрокультур(Сумський державний університет, 2025) Тєлєтов, Д.О.Робота присвячена розробці моделі ієрархічного інформаційно-екстремального машинного навчання, призначеної для задач семантичного сегментування сільгоспугідь. Побудовано вхідний математичний опис модуля ГІС, який навчається. Наведено функціональну категорійну модель ієрархічного машинного навчання, на основі якої розроблено алгоритм ієрархічного ІЕМН. Створено програмне забезпечення, що реалізує запропонований алгоритм, проведено експериментальне навчання моделі на основі сформованої навчальної вибірки. За результатами функціонального тестування підтверджено високу точність машинного навчання і надійність розробленого алгоритмуItem Ієрархічна кластеризація біосигналів в процесі машинного навчання системи керування інтелектуальним протезом кінцівки руки(Інститут проблем штучного інтелекту «Наука і освіта», 2021) П'ятаченко, Владислав Юрійович; Piatachenko, Vladyslav YuriiovychРозглянуто відносну непропорційність числових функцій як характеристику агломеративної кластеризації електро-міографічних вхідних даних для машинного навчання системи керування протезом кінцівки руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів.