dc.contributor.author | Іщук, Д. В. | uk |
dc.contributor.author | Жуков, С. О. | uk |
dc.date.accessioned | 2024-04-30T07:17:25Z | |
dc.date.available | 2024-04-30T07:17:25Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Іщук Д. В., Жуков С. О. Інформаційна технологія аналізу та передбачення розладу сну людини. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19789. | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41755 | |
dc.description.abstract | Робота присвячена розробленню інформаційної технології аналізу та передбачення розладу сну людини. Увага приділяється використанню методів машинного навчання та штучного інтелекту для передбачення
якості сну людини. Використання цих технологій можливе у медицині або у діагностиці та лікуванні розладів
сну. Результати роботи показали, що ефективним методом передбачення виявився метод GradientBoost,
застосування інформаційних технологій у вивченні розладів сну підкреслюють їх потенціал у покращенні якості
життя та підтримці здоров'я людини. | uk |
dc.description.abstract | The paper is devoted to the development of information technology for analyzing and predicting human sleep
disorders. Attention is paid to the use of machine learning and artificial intelligence methods to predict the quality of
human sleep. These technologies can be used in medicine or in the diagnosis and treatment of sleep disorders. The results
of the work showed that the GradientBoost method proved to be an effective method of prediction, and the use of
information technology in the study of sleep disorders emphasizes their potential to improve the quality of life and
maintain human health. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19789 | |
dc.subject | Інформаційна технологія | uk |
dc.subject | передбачення | uk |
dc.subject | сон | uk |
dc.subject | машинне навчання | uk |
dc.subject | аналіз | uk |
dc.subject | Information technology | en |
dc.subject | prediction | en |
dc.subject | sleep | en |
dc.subject | machine learning | en |
dc.subject | analysis | en |
dc.title | Інформаційна технологія аналізу та передбачення розладу сну людини | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.623 | |
dc.relation.references | SageJournals. Predict sleep apnea [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://journals.sagepub.com/doi/full | en |
dc.relation.references | Verhun V.R. Характеристика методів розв’язання задачі класифікації в інтелектуальному аналізу даних навчальних
програм. Scientific Bulletin of UNFU. 2019. Т. 29, № 6. С. 136–139. | en |
dc.relation.references | Laksika Tharmalingam. Kaggle Dataset «Sleep Health and Lifestyle Dataset» [Електронний ресурс]. URL:
https://www.kaggle.com/datasets/sleep-health-and-lifestyle-dataset | en |