градієнтне бустування

У статті досліджено підходи до прогнозування напрямів розвитку ІТ-ринку на основі методів машинного навчання. Актуальність роботи зумовлена високою динамікою цифрової економіки, швидкими змінами технологічних трендів та потребою у науково обґрунтованих інструментах аналізу ІТ-сфери. Метою дослідження є побудова моделі прогнозування, здатної виявляти закономірності у соціально-економічних, технологічних та поведінкових показниках, що визначають стан і перспективи розвитку ІТ-ринку.

В даний час алгоритми машинного навчання (ML) все більше інтегруються у повсякденне життя. Можна навести безліч сфер сучасного життя, де вже застосовуються методи класифікації. Досліджуються методи, які враховують попередні передбачення та помилки, які обчислюються в результаті інтегрування даних задля отримання прогнозів, для отримання результату класифікації. Проведено загальний огляд методів класифікації. Здійснено експерименти над алгоритмами машинного навчання для мультимодальних даних.