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

Details

Title: Прогнозирование рейтинга шахматиста с использованием методов машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: 02.03.03 - Математическое обеспечение и администрирование информационных систем ; 02.03.03_01 - Информационные системы и базы данных
Creators: Родионова Полина Александровна
Scientific adviser: Тушканова Ольга Николаевна
Other creators: Колосова Ольга Владимировна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: машинное обучение; система рейтингов; шахматы; machine learning; rating system; chess
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 02.03.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1370
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 работе описывается разработка модели машинного обучения, прогнозирующей рейтинг шахматиста по качеству игры. В первой главе дается представление о существующих подходах к оценке рейтинга. Во второй главе описываются исходные данные к работе, их предварительный анализ и об-работка. В третьей главе идет речь о процессе реализации модели, который включает в себя построение базовой модели, обработку признаков и тестирование различных алгоритмов машинного обучения. В четвертой главе приводятся этапы разработки приложения, использующего реализованную модель, и результаты его тестирования.

The thesis describes development of a machine learning model that predicts a chess player rating by player gane quality. The first chapter gives an idea of the existing approaches to rating assessment. In the second chapter, the initial data its preliminary analysis and processing are described. The third chapter deals with the process of implementing the model, which includes the construction of the basic model, the processing of features and testing of various machine learning algorithms. The fourth chapter describes the stages of developing an application using the implemented model and the results of its testing.

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: 20
Last 30 days: 5
Detailed usage statistics