Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorІщук, Д. В.uk
dc.contributor.authorЖуков, С. О.uk
dc.date.accessioned2024-04-30T07:17:25Z
dc.date.available2024-04-30T07:17:25Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationІщук 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.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41755
dc.description.abstractРобота 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.abstractThe 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.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19789
dc.subjectІнформаційна технологіяuk
dc.subjectпередбаченняuk
dc.subjectсонuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналізuk
dc.subjectInformation technologyen
dc.subjectpredictionen
dc.subjectsleepen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectanalysisen
dc.titleІнформаційна технологія аналізу та передбачення розладу сну людиниuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.623
dc.relation.referencesSageJournals. Predict sleep apnea [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://journals.sagepub.com/doi/fullen
dc.relation.referencesVerhun 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.referencesLaksika Tharmalingam. Kaggle Dataset «Sleep Health and Lifestyle Dataset» [Електронний ресурс]. URL: https://www.kaggle.com/datasets/sleep-health-and-lifestyle-dataseten


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію