аналіз даних

У цій статті розглянуто практичні аспекти застосування логістичної регресії для бінарної класифікації даних. Логістична регресія визначає імовірність належності об’єкта до одного із двох класів. Ця імовірність обчислюється за допомогою сигмоїдної функції, аргументом якої є лінійна згортка вектора ознак об’єкта із ваговими коефіцієнтами, отриманими у ході мінімізації логарифмічної функції втрат. Прогнозовані мітки класу визначаються порівнянням обчисленої імовірності із заданим пороговим значенням.

У контексті критичних викликів, пов’язаних із глобальним потеплінням і необхідністю зниження вуглецевого відбитку, сектор електромобілів переживає значне зростання. Цей прогрес неминуче приводить до потреби в розширенні та модернізації інфраструктури зарядних станцій. У цій статті детально проаналізовано, як технології опрацювання великих даних можуть сприяти оптимізації використання цієї інфраструктури, ефективності зарядних станцій та розробленню персоналізованих сервісів для користувачів електромобілів.

У цій статті розглянуто теоретичні аспекти логістичної регресії для бінарної класифікації даних, включаючи процеси підготовки даних, навчання, тестування та показники оцінювання моделей.

Сформульовано вимоги до вхідних наборів даних, описано способи кодування категоріальних даних, визначено та обґрунтовано способи масштабування вхідних ознак.

У цій статті виконано математичне обґрунтування логістичної регресії як ефективного і простого для реалізації методу машинного навчання.

Проведено огляд літературних джерел за напрямком статистичного опрацювання, аналізу та класифікації даних методом логістичної регресії, що підтвердило популярність застосування цього методу у різних предметних областях.

In the modern world of scientific and technological progress, the requirements for the accuracy and reliability of measurements are becoming increasingly stringent. The rapid development of machine learning (ML) methods opens up perspectives for improving metrological processes and enhancing the quality of measurements. This article explores the potential application of ML methods in metrology, outlining the main types of ML models in automatic instrument calibration, analysis, and prediction of data.

В останні роки платформи соціальних мереж стали потужними інструментами зі збирання даних для покращення досвіду користувачів. Величезна кількість даних, отриманих через соціальні медіа, надає унікальну можливість для розроблення інноваційних систем рекомендацій. У статті проаналізовано застосування методів інтелектуального аналізу даних щодо соціальних мереж у контексті ефективних систем рекомендацій, зосереджено увагу на трьох ключових методологіях: аналіз тональності тексту (АТТ), тематичному моделюванні (ТМ) й аналізі соціальних мереж (АСМ), виокремлено їхні позитивні риси.

Зростання попиту на точне землеробство спонукало до інтеграції передових технологій для оптимізації сільськогосподарської практики. У цій статті представлено підхід до обробки даних про сільськогосподарські поля за допомогою хмарного конвеєра даних. Система використовує дані з різних датчиків, розміщених на полях, для збору інформації в режимі реального часу про ключові параметри, такі як вологість ґрунту, температура, вологість тощо. Зібрані дані передаються в хмару, де вони проходять ряд етапів обробки та аналізу даних. .