| dc.contributor.author | Лялюк, О. Г. | uk |
| dc.contributor.author | Осипенко, Р. С. | uk |
| dc.date.accessioned | 2024-04-30T14:02:25Z | |
| dc.date.available | 2024-04-30T14:02:25Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Лялюк О. Г., Осипенко Р. С. Моделювання та оцінка ризиків в будівництві на основі мереж байєса та штучного інтелекту. 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-fbtegp/all-fbtegp-2024/paper/view/20896. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42230 | |
| dc.description.abstract | У роботі розглянуто імплементацію штучного інтелекту в процеси моделювання та оцінки
ризиків із застосуванням мереж Байєса в будівельній галузі. Розглянуто можливість інтеграції набутого
досвіду в систему підтримки прийнятті рішень по зменшенню ризиків. | uk |
| dc.description.abstract | The paper considers the implementation of artificial intelligence in the processes of modeling and risk assessment
using Bayesian networks in the construction industry. The possibility of integrating the acquired experience into the
decision-making support system for risk reduction was considered. | 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-fbtegp/all-fbtegp-2024/paper/view/20896 | |
| dc.subject | Штучний інтелект | uk |
| dc.subject | ризики | uk |
| dc.subject | мережі Байєса | uk |
| dc.subject | системи підтримки прийняття рішень | uk |
| dc.subject | будівництво | uk |
| dc.subject | оцінка та моделювання | uk |
| dc.subject | індентифікація та класифікація | uk |
| dc.subject | стратегія мінімізації ризиків | uk |
| dc.subject | деревоприйняття рішень | uk |
| dc.subject | Artificial intelligence | en |
| dc.subject | risks | en |
| dc.subject | Bayesian networks | en |
| dc.subject | decision support systems | en |
| dc.subject | construction | en |
| dc.subject | assessment andmodeling | en |
| dc.subject | identification and classification | en |
| dc.subject | risk minimization strategy | en |
| dc.subject | decision tree | en |
| dc.title | Моделювання та оцінка ризиків в будівництві на основі мереж байєса та штучного інтелекту | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.relation.references | Лялюк О. Г. Організаційно-економічні інструменти екологічного менеджменту в будівництві [Текст] /
О. Г. Лялюк, О. Г. Ратушняк // Проблеми формування конкурентоспроможності підприємств за умов
нестабільності світової економіки. Матеріали доповідей Всеукраїнської науково-практичної конференції. м.
Вінниця, 27 квітня 2009 року. - Вінниця : УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2009. - С. 174-176. | uk |
| dc.relation.references | Лялюк О.Г., Осипенко Р.С. Особливостії імплементації штучного інтелекту в будівництві»
Організація, управління та економіка в будівництві. Сучасні технології, матеріали і конструкції в будівництві”.
- Вінниця: Універсам - Вінниця, № 2, 2023. – С.172-176. DOI 10.31649/2311-1429-2023-2-172-176. | uk |
| dc.relation.references | Лялюк О.Г., Осипенко Р.С. Імплементація штучного інтелекту в будівництві. Матеріали міжнародної
науково-практичної конференції «Енергоефективність в галузях економіки України-2023», м. Вінниця,
21.11.2023. С.150-154.[Електронний ресурс]. Режим доступу
https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/egeu/egeu2023/paper/view/19369. | uk |
| dc.relation.references | Методи та системи штучного інтелекту: Навчальний посібник для студентів напряму підготовки
6.050101 «Комп’ютерні науки» / Уклад. : А.С. Савченко, О. О. Синельніков. – К. : НАУ, 2017. – 190 с. | uk |
| dc.relation.references | Методи та системи штучного інтелекту: навч. посіб. / укл. Д.В. Лубко, С.В. Шаров. – Мелітополь: ФОП
Однорог Т.В., 2019. – 264 с. | uk |
| dc.relation.references | Spirtes P. Causation, prediction and search / P. Spirtes, C. Glymour and R. Scheines // Adaptive computation
and machine learning, MIT press. – January 2001. – 565 p. | en |
| dc.relation.references | Jouffe L. New search strategies for learning Bayesian networks / Jouffe L. and Munteanu P. // Proc. of tenth
international symposium on applied stochastic models and data analysis (ASMDA 2001). – Compiegne (France). 12 –
15 June 2001. – Vol. 2. – P. 591-596. | en |
| dc.relation.references | Verma T. Equivalence and synthesis of causal models / T. Verma and J. Pearl // Proc. of the sixth international
conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI’90), Cambridge, Massachusetts, (USA), 27 – 29 July, 1990. –
NY. : Elsevier science, 1991. – P. 255-270. | en |
| dc.relation.references | Sebastiani P. Bayesian inference with missing data using bound and collapse / P. Sebastiani and M. Ramoni //
Journal of Computational and Graphical Statistics. – 2000. – Vol. 9, № 4. – P. 779-800. | en |
| dc.relation.references | Dempster A.P. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm / A.P. Dempster, N.M. Laird
and D.B. Rubin // Journal of the Royal Statistical Society. – 1977. – Vol. 39, № 1. – P. 1-38. | uk |
