Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorМокін, В. Б.uk
dc.contributor.authorСокур, Д. С.uk
dc.contributor.authorMokin, V. B.en
dc.date.accessioned2025-08-13T09:55:41Z
dc.date.available2025-08-13T09:55:41Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationМокін В. Б., Сокур Д. С. Інформаційна технологія класифікації типу вин за їх хімічним складом // 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/22911.uk
dc.identifier.isbn978-617-8163-57-0
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48325
dc.description.abstractУ статті досліджено процес розробки інформаційної технології для класифікації типу вин на основі їх хімічного складу. Робота зосереджена на використанні сучасних алгоритмів машинного навчання для аналізу ключових параметрів, таких як кислотність, вміст алкоголю, рівень цукру та інші. Розглянуто етапи збору, очищення даних, побудови моделей, а також оцінки їх ефективності. Результати демонструють високий потенціал застосування таких технологій у виноробній галузі для автоматизації контролю якості продукції.uk
dc.description.abstractThe article investigates the process of developing information technology for classifying wine types based on their chemical composition. The work focuses on the use of modern machine learning algorithms to analyze key parameters such as acidity, alcohol content, sugar level, and others. The stages of data collection, data cleaning, model building, and evaluation of their effectiveness are considered. The results demonstrate the high potential of using such technologies in the wine industry to automate product quality control.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22911
dc.subjectКласифікація винuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectхімічний складuk
dc.subjectавтоматизаціяuk
dc.subjectвиноробствоuk
dc.subjectWine classificationen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectchemical compositionen
dc.subjectautomationen
dc.subjectwinemakingen
dc.titleІнформаційна технологія класифікації типу вин за їх хімічним складомuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.9
dc.relation.referencesBishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.en
dc.relation.referencesGéron A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. O’Reilly Media, 2019.en
dc.relation.referencesBreiman L. Random Forests. Machine Learning, 2001, 45(1), 5–32.en
dc.relation.referencesFriedman J. H. Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Annals of Statistics, 2001, 29(5), 1189–1232.en
dc.relation.referencesWine Quality Data Set. URL: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al2009 (дата звернення: 17.11.2024).en
dc.relation.referencesPedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 2011, 12, 2825–2830.en
dc.relation.referencesChen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2016, 785–794.en
dc.relation.referencesPython Software Foundation. Python 3 Documentation. URL: https://docs.python.org/3/ (дата звернення: 17.11.2024).en
dc.relation.referencesScikit-learn Documentation. An Overview of the Library’s Capabilities. URL: https://scikit-learn.org/ (дата звернення: 17.11.2024).en
dc.relation.referencesXGBoost Documentation. Introduction to XGBoost. URL: https://xgboost.readthedocs.io/ (дата звернення: 17.11.2024).en


Файли в цьому документі

Thumbnail

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

Показати скорочену інформацію