| dc.contributor.advisor | Катєльніков Д. І. | uk |
| dc.contributor.author | Вараниця, М. С. | uk |
| dc.contributor.author | Varanytsia, M. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-08-19T07:53:39Z | |
| dc.date.available | 2025-08-19T07:53:39Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Вараниця М. С. Статистичні методи для виявлення аномалій у даних із застосуванням мови програмування Python // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI:
https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/24516 | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8132-48-8 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48664 | |
| dc.description.abstract | У роботі розглядається розробка програмної реалізації статистичних методів для виявлення аномалій у даних із використанням мови програмування Python. Досліджуються підходи до обробки даних, аналізу статистичних відхилень і побудови алгоритмів для автоматизованого виявлення аномалій. | uk |
| dc.description.abstract | The paper examines the development of a software implementation of statistical methods for anomaly detection in data using the Python programming language. It explores approaches to data processing, analysis of statistical deviations, and the construction of algorithms for automated anomaly detection. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/24516 | |
| dc.subject | аномалії | uk |
| dc.subject | статистичні методи | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | аналіз даних | uk |
| dc.subject | виявлення аномалій | uk |
| dc.subject | алгоритми | uk |
| dc.subject | автоматизація | uk |
| dc.subject | anomalies | en |
| dc.subject | statistical methods | en |
| dc.subject | Python | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | data analysis | en |
| dc.subject | anomaly detection | en |
| dc.subject | algorithms | en |
| dc.subject | automation | en |
| dc.title | Статистичні методи для виявлення аномалій у даних із застосуванням мови програмування Python | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 618.12 | |
| dc.relation.references | Aggarwal C. C. Outlier Analysis / C. C. Aggarwal. – 2nd ed. – Cham: Springer, 2017. – 492 p. | en |
| dc.relation.references | Chandola V. Anomaly Detection: A Survey / V. Chandola, A. Banerjee, V. Kumar // ACM Computing Surveys. – 2009. – Vol. 41, No. 3. – P. 1–58. | en |
| dc.relation.references | Raschka S. Python Machine Learning / S. Raschka, V. Mirjalili. – 3rd ed. – Birmingham: Packt Publishing, 2019. – 770 p. | en |
| dc.relation.references | Pedregosa F. Scikit-learn: Machine Learning in Python / F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, et al. // Journal of Machine Learning Research. – 2011. – Vol. 12. – P. 2825–2830. | en |
| dc.relation.references | Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning / C. M. Bishop. – New York: Springer, 2006. – 738 p. | en |
