| dc.contributor.author | Мокін, В. Б. | uk |
| dc.contributor.author | Сокур, Д. С. | uk |
| dc.contributor.author | Mokin, V. B. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T09:55:41Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T09:55:41Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Мокін 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.isbn | 978-617-8163-57-0 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48325 | |
| dc.description.abstract | У 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.abstract | The 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.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/22911 | |
| dc.subject | Класифікація вин | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | хімічний склад | uk |
| dc.subject | автоматизація | uk |
| dc.subject | виноробство | uk |
| dc.subject | Wine classification | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | chemical composition | en |
| dc.subject | automation | en |
| dc.subject | winemaking | en |
| dc.title | Інформаційна технологія класифікації типу вин за їх хімічним складом | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.9 | |
| dc.relation.references | Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006. | en |
| dc.relation.references | Géron 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.references | Breiman L. Random Forests. Machine Learning, 2001, 45(1), 5–32. | en |
| dc.relation.references | Friedman J. H. Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Annals of Statistics,
2001, 29(5), 1189–1232. | en |
| dc.relation.references | Wine Quality Data Set. URL: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al2009 (дата звернення: 17.11.2024). | en |
| dc.relation.references | Pedregosa 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.references | Chen 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.references | Python Software Foundation. Python 3 Documentation. URL: https://docs.python.org/3/ (дата
звернення: 17.11.2024). | en |
| dc.relation.references | Scikit-learn Documentation. An Overview of the Library’s Capabilities. URL: https://scikit-learn.org/
(дата звернення: 17.11.2024). | en |
| dc.relation.references | XGBoost Documentation. Introduction to XGBoost. URL: https://xgboost.readthedocs.io/ (дата
звернення: 17.11.2024). | en |