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

Statistical methods for anomaly detection in data using the Python programming language

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorVaranytsia, M.en
dc.contributor.authorВараниця, М. С.uk
dc.contributor.advisorMagas, L.en
dc.titleStatistical methods for anomaly detection in data using the Python programming languageen
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationVaranytsia 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/24040en
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fbtegp/all-fbtegp-2025/paper/view/24040
dc.identifier.isbn978-617-8132-48-8
dc.identifier.udc004.7
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/48833
dc.description.abstractThe 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.abstractУ 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.subjectаномаліїuk
dc.subjectстатистичні методиuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectвиявлення аномалійuk
dc.subjectалгоритмиuk
dc.subjectавтоматизаціяuk
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectanomaliesen
dc.subjectstatistical methodsen
dc.subjectPythonen
dc.subjectdata analysisen
dc.subjectanomaly detectionen
dc.subjectalgorithmsen
dc.subjectautomationen
dc.typeThesis
dc.language.isoenen
dc.relation.referencesAggarwal, C. C. (2017). Outlier Analysis. Springer.en
dc.relation.referencesChandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly Detection: A Survey. ACM Computing Surveys.en
dc.relation.referencesRaschka, S., & Mirjalili, V. (2019). Python Machine Learning. Packt Publishing.en
dc.relation.referencesPedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., et al. (2011). Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research.en
dc.relation.referencesBishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.en
dc.date.accessioned2025-08-29T12:19:27Z
dc.date.available2025-08-29T12:19:27Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
24040.pdf
Розмір:
466,46 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

НТКП ВНТУ. Факультет будівництва, цивільної та екологічної інженерії (2025)