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

Інформаційна технологія класифікації типу вин за їх хімічним складом

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

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.
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.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8163-57-0

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

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.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (10)

  1. Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
  2. Géron A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. O’Reilly Media, 2019.
  3. Breiman L. Random Forests. Machine Learning, 2001, 45(1), 5–32.
  4. Friedman J. H. Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Annals of Statistics, 2001, 29(5), 1189–1232.
  5. Wine Quality Data Set. URL: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al2009 (дата звернення: 17.11.2024).
  6. Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 2011, 12, 2825–2830.
  7. 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.
  8. Python Software Foundation. Python 3 Documentation. URL: https://docs.python.org/3/ (дата звернення: 17.11.2024).
  9. Scikit-learn Documentation. An Overview of the Library’s Capabilities. URL: https://scikit-learn.org/ (дата звернення: 17.11.2024).
  10. XGBoost Documentation. Introduction to XGBoost. URL: https://xgboost.readthedocs.io/ (дата звернення: 17.11.2024).