Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
119 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 Машинне навчання та аналітика великих даних: трансформація сучасного суспільства(Сумський державний університет, 2025) Голда, А.; Гриценко, Костянтин Григорович; Hrytsenko, Kostiantyn HryhorovychПеред Україною стоїть комплексне завдання – не лише освоїти передові технології, а й створити умови для їхнього гармонійного впровадження у всі сфери життя. Це вимагатиме консолідації зусиль держави, бізнесу, науки та громадянського суспільства. Тільки такий комплексний підхід дозволить реалізувати повний потенціал цифрової трансформації на благо суспільства та кожної окремої людини.Item Інформаційна інтелектуальна система прогнозування погодних умов(Сумський державний університет, 2025) Давиденко, Д.О.Розроблено інтелектуальну інформаційну систему у вигляді Telegram-бота для прогнозування погодних умов. Система дозволяє користувачам обирати локацію , дату та ввести погодні данні у вибраній локації, отримувати прогноз температури, вологості, опадів і швидкості вітру, використовуючи модель машинного навчання, натреновану на історичних метеоданих. Telegram-бот реалізує інтерактивний інтерфейс на основі фреймворку Aiogram, зберігає дані користувачів у базі SQLite та забезпечує обробку запитів у реальному часі.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 Машинне навчання та аналітика великих даних(Сумський державний університет, 2025) Біловодська, В.Обсяг даних з часом постійно зростає, а отже їхній збір та оброблення стають все більш складною задачею. Зібрати дані – лише частина роботи. Важливо отримати з них інформацію для формування максимально ефективної бізнес-стратегії. Впровадження машинного навчання для аналітики великих даних є обов’язковим кроком для тих, хто хоче повноцінно працювати з Big Data.Item Машинне навчання та аналітика великих даних: досвід України та країн ЄС(Сумський державний університет, 2025) Лук’янова, В.; Гриценко, Костянтин Григорович; Hrytsenko, Kostiantyn HryhorovychУ 2025 році машинне навчання (ML) та аналітика великих даних (Big Data Analytics) продовжують відігравати ключову роль у трансформації економік, систем державного управління, освіти та безпеки. Країни ЄС вже давно розглядають ці технології як рушійні сили цифрової трансформації, натомість Україна, попри виклики війни, активізує зусилля щодо впровадження ML-рішень на державному рівні, у бізнесі та науці.Item Інтелектуальна система аналізу рукописних текстів(Сумський державний університет, 2025) Штонда, С.С.створено інтелектуальну систему у вигляді Telegram-бота, який розпізнає рукописний текст із зображень і PDF, обробляє його через LLM для виправлення помилок і структурування, та повертає результат користувачу. Система підтримує асинхронну обробку, контейнеризацію (Docker) і керування станами (RedisItem 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.