Бакалаврская дипломная работа посвящена исследованию методов поиска и анализа зависимостей характеристик объектов. Проведен обзор существующих методов машинного обучения, способных решить поставленные задачи, на основе которого дана сравнительная характеристика рассмотренных методов. В рамках работы по результатам сравнительного анализа представлен способ реализации выбранного метода машинного обучения в проекции на поставленные задачи. Предложена модульная архитектура приложения, а также интерфейсы взаимодействия различных частей. Описанные подходы реализованы в программном продукте, позволяющим анализировать зависимость курса валют от новостей. В результате суммарно разработано 5 методов регрессионного анализа, которые были применены для обработки обучающей выборки, выходные данные оценены 8 разными критериями.