Проведено дослідження щодо тенденцій інтелектуалізації програмних компонентів у сучасних аналітичних системах. Показано що однією з головних вимог до сучасних аналітичних систем є комфортність самого процесу спілкування з системою за рахунок їхньої інтелектуалізації, тобто здатність системи пропонувати корстувачеві найбільш імовірній крок сценарію, виходячи з аналізу попередніх дій і накопичених знань. Запропоновано підхід до вирішення задачі інтелектуалізації процесу формування сценарію аналітичної діяльності, що заснований на розвитку методів машинного навчання, а саме розвитку навчання деревами класифікації і регресії (Classification and Regression Trees) з використанням комбінації метрик оцінок ефективності запропонованого варіанта - коефіцієнта Gini або розрахунку ентропії корисності інформації. На підставі запропонованого підходу виконано реалізацію алгоритму у вигляді програми мовою Python, яка надає можливість пропонувати ймовірний крок сценарію аналітичної діяльності, навчаючись на діях користувача.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Додонов Олександр Георгійович (технічні науки)
• Коваль Оксана Володимирівна (філологічні науки)
• Коваль Олександр Васильович (медичні науки)
• Коваль Олена Вікторівна (економічні науки)
• Коваль Олена Володимирівна (юридичні науки)
• Коваль Олена Віталіївна (педагогічні науки)
• Коваль Ольга Володимирівна (технічні науки)
• Коваль Олександр Володимирович (юридичні науки)
• Сенченко В'ячеслав Родіонович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"