С 17 марта 2020 г. для образовательных ресурсов Электронной библиотеки СПбПУ установлен особый режим их использования

Details

Title: Использование алгоритмов машинного обучения для обнаружения проблемных заявок в бизнес-приложении: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.04 - Программная инженерия ; 09.03.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта
Creators: Лебедева Наталья Андреевна
Scientific adviser: Дробинцев Павел Дмитриевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: интеллектуальный анализ данных; машинное обучение; бизнес-приложения; data mining; machine learning; business applications
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.03.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1029
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной выпускной квалификационной работе исследуется возможность применения алгоритмов интеллектуального анализа данных для мониторинга информационной системы на предмет вероятного появления сбоев и ошибок. Проведён анализ существующих решений алгоритмов машинного обучения и статистики для проблем подобного рода. Рассмотрены и применены алгоритмы машинного обучения и методы определения оптимальной модели для решения конкретной задачи на данных определенной структуры. Выбрана модель, обеспечивающая наибольшую точность предсказаний, и проведена оптимизация, позволяющая сократить затраты временных и вычислительных ресурсов.

In this paper, the possibility of using data mining algorithms to monitor an information system for the occurrence of probable failures and errors is explored. The analysis of existing solutions of machine learning algorithms and statistics for problems of this kind was carried out. Algorithms of machine learning and methods for determining the optimal model for solving a specific problem on the data of a certain structure are considered and applied. The model that provides the most accurate predictions was chosen, and optimization was carried out to reduce the time and computational resources.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Document usage statistics

stat Document access count: 58
Last 30 days: 7
Detailed usage statistics