Machine Learning

Застосування алгоритмічних моделей машинного навчання до процесу перевезення вантажів

У роботі наведено результати аналізу застосування алгоритмічних моделей машинного навчання до процесу перевезення вантажів. Аналіз існуючих досліджень дозволив виявити ряд переваг застосування обчислювального інтелекту у логістичних системах, серед яких: підвищення точності прогнозування, зменшення транспортних витрат, підвищення ефективності доставки вантажів, зниження ризиків, пошук ключових факторів ефективності.

Прогнозування споживання палива різними видами транспорту з використанням машинного навчання

Транспорт є ключовим чинником, який впливає на викиди парникових газів. У зв’язку з цим, наведено проблеми та виклики, з якими зустрічається транспортна галузь. Розглянуто питання транспортної галузі, пов’язані з Європейською зеленою угодою. Обговорено, наскільки транспортна система є важливою для європейських компаній та глобальних ланцюгів постачання. Проаналізовано також питання, які мають вплив на суспільство з точки зору витрат коштів, зокрема викиди парникових газів та забруднення довкілля. У статті висвітлено матеріали управління транспортними процесами на підприємстві.

Чи можливий діалог між філософією та новітніми навчальними технологія? (За результатами вебінарів від експертів компанії “SoftServe”, 2022)

      На основі аналізу вебінарів для освітянської спільноти Tech Summer for Teachers Bootcamp, організованих ІТ компанією SoftServe, акцентовано на їх міждисциплінарному підході, зокрема у викладанні філософських дисциплін. Особливу увагу звернуто на антропологічну складову у сфері інформаційних технологій, штучного інтелекту, кібербезпеки та віртуальної комунікації. Відзначено, що технології онлайн навчання (доступності та інклюзії), методик навчання (ненасильницька комунікація, коучинг) сприяють якості освітнього процесу в умовах сучасного цивілізаційного розвитку.
 

Мобільна інформаційна система контролю раціону харчування людини

Життя кожної людини, групи людей і нації залежить від географічних, економічних, політичних, культурних і релігійних умов. Спосіб життя формується у результаті щоденного повторення і складається із таких факторів: харчування, фізичні навантаження, наявність шкідливих звичок, моральний і духовний розвиток тощо. В останні десятиліття спосіб життя вважають невід’ємною частиною добробуту, що сприяло збільшенню кількості досліджень. Медики стверджують, що більш ніж половина проблем зі здоров’ям пов’язані із дієтою. Мільйони людей харчуються неправильно, навіть не підозрюючи про це.

Процеси та складові елементи аналізу великих даних у системах дистанційного навчання

Проаналізовано вплив пандемії на освітні процеси в Україні. Розглянуто проблемні моменти, які спостерігаються під час дистанційного навчання, позитивні та негативні фактори онлайн- освіти. Висвітлено чинники, які можуть призвести до конфліктних ситуацій в освітньому процесі та ускладнювати збирання та аналіз інформації. Запропоновано використовувати методи машинного навчання для аналізу великих даних у системах дистанційного навчання. Розглянуто метод аналізу головних компонент для зменшення розмірності обсягу вибірки та описано основні кроки, які потрібно виконати задля спрощення.

Stochastic machine learning modeling for the estimation of some uncertain parameters. Case study: Retardation factor in a radionuclide transport model

In the present work, we define a stochastic model using machine learning techniques to generate random fields of some uncertain parameters.  The proposed stochastic model is based on Bayesian inference and aims at reconstituting the parameters of interest and their credible intervals.  The main goal of this work is to define a model that estimates the values of the uncertain parameters known only by their distribution probability functions and some observed spatial measurements.  We note that this type of parameters may be associated with some mathematical models usually traduced by non-lin

Управління мережами мобільного зв’язку 5G за допомогою використання технологій штучного інтелекту

The article is devoted to the problem of excessive traffic of base station cells. In order to reduce the
impact of this problem on the quality of services of mobile network operators, it is proposed to use
artificial intelligence (AI) technology to analyze and predict the load on the network. AI is great for
wireless environments, as it has a lot of data available for analysis and obtaining certain patterns.
The article proposes a model of machine learning and neural network architecture for forecasting
the load on 5G cells.

Новітні технології маркетингових досліджень та аналізу ринку

У наш час все актуальнішими для успішності підприємств стають маркетингові дослідження. Проведення маркетингових досліджень знижує ризик прийняття неправильних рішень під час аналізу та розроблення маркетингових стратегій, планування і контролю маркетингової діяльності.

Density based fuzzy support vector machine: application to diabetes dataset

In this work, we propose a deep prediction diabetes system based on a new version of the support vector machine optimization model.  First, we determine three types of patients (noisy, cord, and interior) basing on specific parameters. Second, we equilibrate the clinical data sets by suppressing noisy and cord patients.  Third, we determine the support vectors by solving an optimization program with a reasonable size.

Acquisition and Processing of Data in CPS for Remote Monitoring of the Human functional State

Data acquisition and processing in cyber-physical system for remote monitoring of the human functional state have been considered in the paper. The data processing steps, strategies for multi-step forecasting evaluation metrics and machine learning algorithms to be implemented have been analysed and described. What is important, this way it will be possible to track the condition of the sick and response to the health changes in advance.