| dc.contributor.author | Карпенко, М. А. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T09:50:50Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T09:50:50Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Карпенко М. А. Реалізація методу градієнтного бустингу для прогнозування фінансових показників // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22788. | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8163-57-0 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48214 | |
| dc.description.abstract | Розглянуто особливості реалізації методу градієнтного бустингу для прогнозування фінансових показників в інтерактивній програмній системі моніторингу та аналізу фінансових інструментів. | uk |
| dc.description.abstract | The features of implementing the gradient boosting method for forecasting financial indicators in an interactive software system for monitoring and analyzing financial instruments are considered. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22788 | |
| dc.subject | фінансові інструменти | uk |
| dc.subject | градієнтний бустинг | uk |
| dc.subject | методи прогнозування | uk |
| dc.subject | financial instruments | en |
| dc.subject | gradient boosting | en |
| dc.subject | forecasting methods | en |
| dc.title | Реалізація методу градієнтного бустингу для прогнозування фінансових показників | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.4 | |
| dc.relation.references | Ораельлі Реджан, Шлегель Марк. Gradient Boosting with XGBoost and Scikit-learn: Learn Advanced
Machine Learning Techniques with Python, 2022. - Packt Publishing – 420 с. | uk |
