| dc.contributor.advisor | Magas L. | en |
| dc.contributor.author | Varanytsia, M. | en |
| dc.contributor.author | Вараниця, М. С. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:19:27Z | |
| dc.date.available | 2025-08-29T12:19:27Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Varanytsia M. Statistical methods for anomaly detection in data using the Python programming language // 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-fbtegp/all-fbtegp-2025/paper/view/24040 | en |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8132-48-8 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48833 | |
| 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.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.language.iso | en_US | en_US |
| 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-fbtegp/all-fbtegp-2025/paper/view/24040 | |
| 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 | machine learning | en |
| dc.subject | anomalies | en |
| dc.subject | statistical methods | en |
| dc.subject | Python | en |
| dc.subject | data analysis | en |
| dc.subject | anomaly detection | en |
| dc.subject | algorithms | en |
| dc.subject | automation | en |
| dc.title | Statistical methods for anomaly detection in data using the Python programming language | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.7 | |
| dc.relation.references | Aggarwal, C. C. (2017). Outlier Analysis. Springer. | en |
| dc.relation.references | Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly Detection: A Survey. ACM Computing Surveys. | en |
| dc.relation.references | Raschka, S., & Mirjalili, V. (2019). Python Machine Learning. Packt Publishing. | en |
| dc.relation.references | Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., et al. (2011). Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research. | en |
| dc.relation.references | Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. | en |