ДОСЛІДЖЕННЯ ПРИНЦИПІВ ПОБУДОВИ ТА ПРОЄКТУВАННЯ ІНТЕРАКТИВНОЇ ПЛАТФОРМИ З ВИКОРИСТАННЯМ МЕТОДІВ ТА АЛГОРИТМІВ ПРОГНОЗУВАННЯ ДАНИХ - ВЕРБОВСЬКИЙ, ОЛЕКСАНДР; ЛОКТІКОВА, ТАМАРА; КУШНІР, НАДІЯ; ЛИСОГОР, ЮРІЙ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2026)
Автоматизація процесів є одним з основних напрямів у розвитку сучасних технологій. Вона дозволяє значно підвищити ефективність і знизити ризики, забезпечуючи швидкість і якість виконання завдань різного роду. У статті пропонується дослідження розробки платформи оренди різноманітних речей з механізмом прогнозування ймовірності виникнення суперечок. Платформа побудована з використанням мультисерверної архітектури та чітким використанням певних технологій для вирішення конкретних задач. Особливу увагу приділено огляду й аналізу можливих моделей прогнозування ймовірності виникнення суперечок. Було розглянуто кілька методів машинного навчання, а саме – логістичної регресії у поєднанні з попереднім перетворенням тексту в числові вектори та алгоритм випадкового лісу, оскільки цей метод може працювати з різними наборами числових даних. Також було проаналізовано можливість використання нейронних мереж, адже вони здатні виявляти складні нелінійні залежності в даних, що є корисним у такому проєкті. У результаті було прийнято рішення використовувати алгоритм випадкового лісу як основний для тренування моделі прогнозування даних, оскільки він не потребує великої кількості даних та значних ресурсів порівняно з нейронними мережами. До цього, проєкт має функціонал, який дозволяє адміністраторам створювати кастомні моделі на основі обраних полів. На додачу, щоби при тренуванні не отримати неочікуваних результатів, платформа включає в себе механізм рекомендацій. Він використовує χ² тест для виявлення залежностей між категоріальними змінними та матрицю кореляції для визначення лінійних зв’язків між числовими даними, що і дозволяє відбирати найбільш релевантні поля. Також у дослідженні наведено стуктуру бази даних проєкту та описано використання полів ключових таблиць для покращення точності тренувань. У результаті було створено платформу, яка спрощує визначення кращого опонента для початку замовлення.