аналіз даних

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. .

Потік робіт – це послідовність повторюваних та керованих кроків, спрямованих на вико- нання певного завдання чи роботи. Актуальність задачі оптимізації таких робіт сприяла розроб- ленню методів та засобів дослідження операцій для оптимізації таких процесів для потреб різних предметних областей. Інформаційними технологіями супроводу потоку робіт є рушії потоку робіт, які уможливлюють швидшу автоматизацію, забезпечують відповідність нормам та стандартам, формалізацію бізнес-процесів, удосконалення комунікації тощо.

This paper considers the problem of developing specialized software designed to support small businesses. It substantiates the relevance of creating such systems; architecture has been offered; and the results of development have been given. For practical use, a specific subject area has been considered, which allows to clearly understand the purpose and outcome of the work. These materials can be used to obtain ready-made solutions during the development of a software package on this topic.

Розглянуто принципи побудови програмної системи формування агрегованих даних, а також основні принципи побудови програмних систем формування агрегованих даних. Проведено їхній порівняльний аналіз, запропоновано альтернативний принцип побудови програмної системи. За цим принципом побудови можна усунути проблеми швидкої та надійної обробки даних, масштабування, автоматизації роботи складових програмної системи, якості та безпеки даних.

The trends of the past decade in architecture of the central processing unit show a clear direction towards multi-core processors with the number of cores increasing every eighteen months according to the Moore’s law. The shift from fast single-core to slower multi-core CPUs poses a question of scalability for a vast class of computational algorithms including algorithm used for data analysis. This paper presents the research result of using state of the art parallelisation programming paradigms to scale data analysis processes based on Self-Organising Maps.

In this article we present an algorithm for visualising the clustering structure of the data model captured by dynamic interval self-organising map (DISOM). The developed visualisation algorithm employs the Self-Organising Map for placing DISOM elements on the 2D lattice in conjunction with U-Matrix algorithm for visualization of data clusters.