<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології передбачення ступеня ожиріння методами машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПянкевич, А. Д.uk
dc.contributor.authorЖуков, С. О.uk
dc.contributor.authorPiankevych, A.en
dc.contributor.authorZhukov, S.en
dc.titleРозвідувальний аналіз даних для інформаційної технології передбачення ступеня ожиріння методами машинного навчанняuk
dc.date.issued2024
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationПянкевич А. Д., Жуков С. О. Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології передбачення ступеня ожиріння методами машинного навчання // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21758.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21758
dc.identifier.isbn978-617-8163-14-3
dc.identifier.udc004.6
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/47303
dc.description.abstractРобота присвячена підготовці та розвідувальному аналізу даних для подальшого використання для інформаційної технології передбачення ступеня ожиріння методами машинного навчання. Було проведено аналіз датасету та його ознак.uk
dc.description.abstractThe paper is devoted to the preparation and exploratory analysis of data for further use in the information technology of predicting the degree of obesity using machine learning methods. The dataset and its features were analyzed.en
dc.subjectожирінняuk
dc.subjectінформаційні технологіїuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectпередбаченняuk
dc.subjectознакиuk
dc.subjectпередбачення ступеня ожирінняuk
dc.subjectobesityen
dc.subjectinformation technologyen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectdata analysisen
dc.subjectpredictionsen
dc.subjectsignsen
dc.subjectobesity predictionsen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesObesity Prediction Dataset. Kaggle. 2023 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/aravindpcoder/obesity-or-cvd-risk-classifyregressorcluster/dataen
dc.relation.referencesPandas Getting started. 2024 [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/index.htmlen
dc.relation.referencesMatplotlib Pyplot Documentation. 2024 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.htmlen
dc.relation.referencesSeaborn Tutorial. 2023 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://seaborn.pydata.org/tutorial.htmlen
dc.date.accessioned2025-07-24T11:19:58Z
dc.date.available2025-07-24T11:19:58Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
21758.pdf
Розмір:
664,31 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання