|
|
004.891
Я 55
Ямковий, Клим Сергійович.
Інформаційні технології побудови композитних індикаторів на основі методів машинного навчання [Текст] : автореферат дис. ... д.філософ : 122 / К. С. Ямковий ; керівник Л. М. Любчик ; Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023УДК:
Анотація: Ямковий К. С. Інформаційні технології побудови композитних індикаторів на основі методів машинного навчання. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії (PhD) за спеціальністю 122 – Комп'ютерні науки. – Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”, Харків, 2023.У дисертаційній роботі вирішено науково-практичне завдання розробки методів та інформаційних технологій побудови композитних індикаторів на основі ядерних методів машинного навчання та оптимального узгодження експертної та статистичної інформації.Об’єкт дослідження – процеси побудови композитних індикаторів у задачах ранжування і багатокритеріального оцінювання та вибору.Предмет дослідження – методи та інформаційні технології побудови композитних індикаторів з на основі оптимального узгодження експертної і статистичної інформації та агрегації даних.Мета і задачі дослідження – розробка методів та інформаційних технологій побудови композитних індикаторів основі ядерних методів машинного навчання та оптимального узгодження експертної та статистичної інформації з метою підвищення точності отриманих моделей та обмеження їх складності.. Yamkovyi K. S. Information technologies for building composite indicators based on a machine learning approach. – Manuscript.The thesis is submitted to obtain a scientific degree of Doctor of Philosophy in the specialty 122 – Computer Sciences. – National Technical University “Kharkiv Polytechnic Institute”, Kharkiv, 2023.The scientific and practical task of developing methods and information technologies for building composite indicators based on kernel methods of machine learning and optimal concordance of expert and statistical information is solved in the dissertation work.Research object – the processes of building composite indicators in the tasks of ranking and multi-criteria evaluation and selection.Research subject – methods and information technologies for building composite indicators based on optimal concordance of expert and statistical information and data aggregation.The purpose and objectives of the research – the development of methods and information technologies for building composite indicators based on kernel methods of machine learning and optimal concordance of expert and statistical information, to increase the accuracy of the obtained models and limit their complexity.
Дод. точки доступу:
Любчик, Леонiд Михайлович (керівник.); Leonid Lyubchyk; Klym Yamkovyi; Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
|
|