2024 рік

Permanent URI for this collection

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/43782

Browse

Browsing 2024 рік by Author "Ткач, Олег Валентинович"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Аналіз глобального індексу штучного інетелекту
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-02-19) Ведута, Павло Іванович; Veduta, Pavlo; Ткач, Олег Валентинович
    Обʼєктом дослідження кваліфікаційної магістерської роботи є моделі і методи аналізу індексу ШІ. Мета і завдання дослідження: розглянути дані, виконати кластеризацію країн, побудувати багатофакторну модель для аналізу індексу ШІ. The object of research of the qualifying master's thesis is models and methods of analysis of the AI index. The goal and task of the research: to review the data, perform clustering of countries, build a multifactorial model for the analysis of the AI index.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Аналіз українського ринку нерухомості
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-02-19) Шавурська, Анастасія Миколаївна; Shavurska, Anastasiia; Ткач, Олег Валентинович
    Об’єктом дослідження є стан і функціонування ринку нерухомості. Предметом дослідження є моделі та методи аналізу формування ціни на нерухомість. Метою роботи є дослідження та аналіз українського ринку нерухомості з застосуванням специфічних методів аналізу тексту та моделювання вартості квартир на вторинному ринку нерухомості, використовуючи метод машинного навчання на основі дерев рішень (випадковий ліс та градієнтний бустинг). Для досягнення поставленої мети роботи застосовано методи аналізу та синтезу теоретичних аспектів функціонування ринку нерухомості. А також методи текстового аналізу такі як класифікація тексту, частота слів, оцінка тональності, та методи прогнозування вартості квартири, а саме Random Forest, GBM, а також метод об’єднання моделей Model Stacking. The object of the study is the state and functioning of the real estate market. The subject of research are models and methods of analysis of real estate price formation. The purpose of the work is to research and analyze the Ukrainian real estate market using specific methods of text analysis and modeling the cost of apartments on the secondary real estate market, using the method of machine learning based on decision trees (random forest and gradient boosting). Methods of analysis and synthesis of theoretical aspects of the functioning of the real estate market were applied to achieve the set goal of the work. As well as text analysis methods such as text classification, word frequency, tonality assessment, and methods of predicting the cost of an apartment, namely Random Forest, GBM, as well as the method of combining models, Model Stacking.