Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/88597
Використовуйте наступні посилання для розповсюдження матеріалу в соціальних мережах:
Tweet
Рекомендувати цей матеріал
Назва | Інформаційна технологія адаптації навчального контенту випускової кафедри до вимог ринку праці |
Інші назви |
Information Technology of Adaptation of Educational Content of the Graduating Department to the Requirements of the Labor Market |
Автори |
Міщенко, А.Є.
|
ORCID | |
Ключові слова |
машинне навчання machine learning декурсивне дерево decursive tree система підтримки прийняття рішень decision support system |
Вид документа | Магістерська робота |
Спеціальність | 122 - Комп’ютерні науки |
Дати випуску | 2022 |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу) | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/88597 |
Видавець | Сумський державний університет |
Ліцензія | Copyright не зазначено |
Бібліографічний опис | Міщенко А. Є. Інформаційна технологія адаптації навчального контенту випускової кафедри до вимог ринку праці : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 122 – комп’ютерні науки / наук. кер. А. С. Довбиш. Суми : Сумський державний університет, 2022. 67 с. |
Короткий огляд (реферат) |
Розроблено алгоритм та категорійну модель СППР для адаптації навчального контенту до вимог ринку праці. Розроблений алгоритм було імплементовано мовою Java. З використанням вхідних даних, отриманих імітаційним шляхом, проведено машинне навчання СППР. За отриманими в процесі машинного навчання оптимальними геометричними параметрами контейнерів класів розпізнавання побудовано безпомилкові вирішальні правила. Отримані правила можуть бути використані як стартові у системі підтримки прийняття рішень для корегування навчального контенту з можливістю перенавчання у процесі роботи. |
Розташовується у зібраннях: |
Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ЕлІТ) |
Views

1

1

23897

1462

1

1

244706

20516239

75113325

53837606
Downloads

1

23852

20516239

1

20516240

75113326

32561888
Files
Файл | Розмір | Формат | Downloads |
---|---|---|---|
Mishchenko_mag_rob.pdf | 1.5 MB | Adobe PDF | 148731547 |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.