Кафедра комп’ютерних наук

Permanent URI for this collection

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/37

Browse

Browsing Кафедра комп’ютерних наук by Title

Now showing 1 - 20 of 447
  • Thumbnail Image
    Item
    Application of Open and Specialized Geoinformation Systems for Computer Modelling Studying by Students and PhD Students
    (CEUR-WS.org, 2020) Yatsyshyn, Andrii; Yatsyshyn, Anna; Kovach, Valeriia; Zinovieva, Іryna; Зінов’єва, Ірина Сергіївна; Зиновьева, Ирина Сергеевна; Artemchuk, Volodymyr; Popov, Oleksandr; Olha Cholyshkina; Radchenko, Oleksandr; Radchenko, Oksana; Turevych, Anastasiia
    The article contains research on use of open and specialized geoinformation systems to prepare students and postgraduates on specialties: 101 “Environmental Sciences”, 103 “Earth Sciences”, 122 “Computer Sciences”, 183 “Environmental Technologies”. Analysis of the most common world open geoinformation systems is done. Experience of geoinformation systems use for students and postgraduates teaching for different specialties is described. Predominant orientation towards the use of geoinformation systems in educational process is determined based on the analysis of scientific publications and curricula of the most popular Ukrainian universities. According to the authors the material that is given narrows knowledge and skills of students and postgraduates, particularly in computer modeling. It is concluded that ability of students and postgraduates to use geoinformation systems is interdisciplinary. In particular, it develops knowledge and skills in computer modeling of various processes that may arise in the further professional activity. Examples of professional issues and ways to solve them using geoinformation systems are given. Recommendations are given on the use of open and specialized geoinformation systems in the educational process. It is recommended to use both proprietary (ArcGis, MapInfo) and open GIS (uDIG, QGIS, Whitebox GAT) to teach students. Open GIS (uDIG, QGIS, Whitebox GAT) and specialized (Modular GIS Environment, GEO + CAD, GeoniCS, AISEEM) can be used to teach both students and postgraduates.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Association rules in finance management
    (European Scientific Platform, 2021-02-26) Krasniuk, Maksym; Краснюк, Максим Тарасович; Krasniuk, Svitlana
  • No Thumbnail Available
    Item
    Big data analysis and analytics for marketing and retail
    (Державна наукова установа «Український інститут науково-технічної експертизи та інформації», 2024-03) Krasniuk, Maksym; Краснюк, Максим Тарасович; Krasnuik, Illia; Краснюк, Ілля
    Effective management of big data of corporations and companies (and the new knowledge obtained from them), possibilities of intellectual analysis and analytics of big data - is an important technology for companies in the direction of achieving their sustainable development. Understanding how big data increases a company's competitive advantage and transforms its business models is indispensable in the context of crisis phenomena on emerging markets. This article discusses the conceptual features of solving the current problem of effective use of Big Data analysis and analytics in marketing and retail.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Concept for the development of governmental information systems
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024) Denisova, Olha; Денісова, Ольга Олександрівна; Sendziuk, Myron; Сендзюк, Мирон Ананійович
  • No Thumbnail Available
    Item
    Concepts of Industry 4.0 and Industry 5.0 based on the use of modern information technologies in applied information systems
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024) Mozghalli, Olha; Мозгаллі, Ольга Петрівна; Ustenko, Stanislav; Устенко, Станіслав Веніамінович; Tishkov, Bohdan; Тішков, Богдан Олександрович
  • No Thumbnail Available
    Item
    Conceptual principles for resilient development of energy infrastructure
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024) Artemchuk, Volodymyr; Артемчук, Володимир Олександрович
  • No Thumbnail Available
    Item
    Design of innovative management information system
    (NGO European Scientific Platform, 2024-02-16) Krasniuk, Maksym; Краснюк, Максим Тарасович; Kulynych, Yurii; Krasnyuk, Svitlana; Honcharenko, Svitlana
    The changes that have taken place in the Ukrainian economy in recent years due to the consistent impact of global macroeconomic, epidemiological and regional military factors of the crisis - actualized for enterprises and corporations a complex reorganization of their management systems, an integral component of which are adaptive innovative information systems [1]. On the basis of the above information, it is possible to draw a preliminary conclusion regarding the importance of such reengineering of the information system of an oil and gas company, the result of which will be an increase in the efficiency of managing the integral complex of business processes of an oil and gas company, which will lead to an increase in the production of own hydrocarbons in Ukraine, a decrease in their cost price, an improvement raw material base of the gas and oil industry [2, 3]. The scientific and practical results presented in the article regarding the design of management information systems should be taken into account when reengineering corporate information systems not only in the oil and gas industry in Ukraine. Moreover, the obtained results are relevant and applicable not only for local companies, but also for international applications in the context of global, regional macroeconomic and current national crisis phenomena.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Design of management information system for oil and gas company in crisis and post-crisis conditions
    (NGO European Scientific Platform, 2024-05) Krasniuk, Maksym; Краснюк, Максим Тарасович; Nevmerzhytska, Svitlana; Bakov, Nikita
    The absence of a balanced automation strategy of an oil and gas company has the greatest negative impact at the strategic level of the company's management, where the price of a manager's error is the greatest [1-4]. Therefore, this publication defines the principles, characteristics, architecture, specific industry problems and the strategy of creating an information system of a Ukrainian oil and gas company. In particular, the developed concept of the information system architecture of an oil and gas company provides for the allocation of 3 macro-levels (subsystem of technological process management; subsystem of tactical management; analytical subsystem of top management [5-7]) and 4 macro-functional blocks (subsystem of exploration and production management; subsystem of transport management; subsystem of management implementation; subsystem of the control apparatus). On the basis of the developed strategy for configuring the information system of the oil and gas company, it can be concluded that: the construction of an effective information system of the oil and gas company is possible through the integration of purchased and self-developed components; specialized software that helps manage the oil and gas company's mission-critical business functions is a potential focus of the oil and gas company's competitive advantage (most often BI and DSS) [8-12]. The scientific and practical results presented in the article regarding the methodology and configuration of innovative architecture of information systems and information technologies in an oil and gas company in post-crisis conditions should be taken into account when reengineering corporate information systems for the oil and gas industry in Ukraine in crisis and post-crisis conditions. Moreover, the obtained results are relevant and applicable not only for local companies, but also for international oil&gas corporations on emerging markets in the context of global and regional macroeconomic and edipemical crisis phenomena.
  • Thumbnail Image
    Item
    Development of information and communication technologies in the digital economy
    (ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2018) Stepanenko, Olga; Степаненко, Ольга Петрівна; Степаненко, Ольга Петровна
    The current trends of socio-economic development and progression of the digital economy in Ukraine and the world are described in the paper, the peculiarities of the economic development of the most dynamically developing countries in recent years are analyzed and established that they have focused on the development of informatics, mathematical and computer methods, software, network technologies, microprocessor systems, which 75% ensure the success of innovative entrepreneurship. The role of information and communication technologies in the new economic relations is investigated and showed that the development of the digital economy is under the influence of the concept of the digital transformation of Industry 4.0, which involves the active integration of cyber-physics systems in production processes and the creation of smart enterprises and other intelligent objects of the digital economy on this basis. The main trends of the development of information and communication technologies in the digital economy, in particular, Cloud computing, Cloud Technology, BigData, Self-service technology, Internet of Things, iPhone +1, Gamification, Socialization are considered and there was demonstrated in which way these technologies provide effective IT support for innovative entrepreneurship in the leading companies of the world on the basis of integrated and purposeful analysis of the environment and formation of knowledge about this environment in the form of objects: facts, concepts, knowledge and relations between objects and sets of objects in the digital economy; automated and automatic recognition of regular situations using classical methods, and freelance, through the use of images of specific production, economic, financial situations that occur in the enterprise. The approaches to improving the activities of innovative enterprises based on the application of intellectual information technologies are analyzed, peculiarities of the development of intelligent objects of digital economy are determined, and conceptual provisions for the creation of intelligent enterprises in the digital economy and their IT support are proposed. В роботі розглянуто сучасні тенденції суспільно-економічного розвитку та розбудови цифрової економіки в Україні та світі, проаналізовано особливості економічного розвитку країн, що найбільш динамічно розвиваються в останні роки, та встановлено, що вони зробили акцент на розвитку інформатики, математичних і комп’ютерних методів, програмного забезпечення, мережевих техноло- гій, мікропроцесорних систем, що на 75 % забезпечує успіх інноваційного підприємництва. Досліджено роль інформаційно-комунікаційних технологій в нових еконо- мічних відносинах і показано, що розвиток цифрової економіки відбува- ється під впливом концепції цифрової трансформації Індустрії 4.0, що передбачає активну інтеграцію кіберфізіческіх систем у виробничі про- цеси та створення на цій основі розумних підприємств і інших розумних об’єктів цифрової економіки. Розглянуто провідні тренди розвитку інформаційно-комунікаційних тех- нологій у цифровій економіці, зокрема хмарні обчислення, хмарні техно- логії, BigData, технології самообслуговування, Інтернет речей, iPhone+1, гейміфікація, соціалізація та продемонстровано, як ці технології забез- печують ефективну ІТ-підтримку процесів інноваційного підприємницт- ва в провідних компаніях світу на основі комплексного та цілеспрямова- ного аналізу навколишнього середовище та формування знань про це середовище у вигляді об’єктів: фактів, понять, знань і відносин між об’єктами і множинами об’єктів у цифровій економіці; автоматизовано- го та автоматичного розпізнавання штатних ситуацій за допомогою класичних методів, і позаштатних, за допомогою використання образів конкретних виробничих, економічних, фінансових ситуацій, що виника- ють на підприємстві. Проаналізовано підходи до вдосконалення діяльності інноваційних підприємств на основі застосування інтелектуальних інформаційних технологій, визначено особливості розбудови розумних об’єктів цифрової економіки та запропоновано концептуальні положення щодо створення розумних підприємств у цифровій економіці та їх ІТ-підтримання.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Development of the fintech industry and fintech technologies under covid-19
    (European Scientific Platform, 2021-05-07) Krasniuk, Maksym; Краснюк, Максим Тарасович; Tkalenko, Antonina; Krasniuk, Svitlana
  • No Thumbnail Available
    Item
    Digital transformation of enterprise architecture
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024) Denisova, Olha; Денісова, Ольга Олександрівна
  • No Thumbnail Available
    Item
    E-business and e-commerce technologies as an important factor for economic efficiency and stability in the modern conditions of the digital economy (on the example of oil and gas company)
    (NGO European Scientific Platform, 2022-07-22) Krasniuk, Maksym; Краснюк, Максим Тарасович; Kulynych, Yurii; Tuhaienko, Viktoriia; Krasniuk, Svitlana
    The article proves that a necessary factor for increasing economic efficiency of an oil & gas company is the use of Internet technologies, in particular, in support of management decision-making. The advantages and disadvantages of using internet technologies in the oil & gas industry, its specificities, are studied. Recommendations for each possible direction of application of internet technologies in DSS in the oil & gas company are outlined. The trends, ways of improvement and practical recommendations identified by the authors should be taken into account during further theoretical research and practical implementation (or reengineering) of DSS systems in Ukraine for industrial corporations (ie, not only for oil and gas companies). The obtained results are relevant and applicable not only for local companies and organizations, but also for international applications in the context of global, regional macroeconomic and current national crisis phenomena.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Economic and mathematical modeling of an oil and gas production company as an integrated complex specific system
    (Видавнича група «Наукові перспективи», 2022) Krasniuk, Maksym; Краснюк, Максим Тарасович; Kulynych, Yurii; Кулинич, Юрій Михайлович; Hrashchenko, Iryna; Гращенко, Ірина Семенівна; Honcharenko, Svitlana; Гончаренко, Світлана Миколаївна; Krasniuk, Svitlana; Краснюк, Світлана Олександрівна
    The following factors were studied and taken into account in the process of economic and mathematical modeling of an oil and gas company as a complete complex specific system: a significant inertia of a management object; multi-level management structure; irregularity of a management system of an oil and gas company; a need to decompose the system along the weakest lines of communication "vertically" and "horizontally" and build economic and mathematical models of smaller dimensions for each selected element. Determining an algorithm that connects economic and mathematical models of the technological, tactical and strategic management levels of an oil and gas company is a very difficult task. Economic and mathematical modeling of the technological level of an oil and gas company should contribute to management of functioning of main technological objects of the oil and gas production: to ensure optimal modes of operation under the selected optimality criteria; must take into account the parallel-sequential flow of operations and is the most studied level of an economic and mathematical management of an oil and gas company. Economic and mathematical modeling of the tactical level of management of an oil and gas company as optimality criteria involves maximizing profit and minimizing integral costs; and can be formalized in the form of economic and mathematical models of the following interconnected blocks: geological and industrial, production, transport and economic. Economic and mathematical modeling of the strategic level of an oil and gas company should reflect the strategic goal of the development of a company and the industry. The basis for building an economic and mathematical model of an oil and gas production company is the choice of optimality criterion, which characterizes the entire activity of the company for a certain period of time, in particular, the criterion of maximum profit. However, for making cost-effective decisions in the management of complex systems (an oil and gas production company) in the conditions of a sharp change in market prices, this criterion is impractical. Since economic efficiency does not necessarily mean high profitability, that is, in the conditions of constant changes in the world economy, the most stable position in a long term is the system characterized by maximum efficiency, and not profitability, which also depends on random factors (constant price fluctuations on the energy carrier is the norm of the modern world economy). Objectively, it turned out that the most developed issues of economic and mathematical modeling of the strategic level of management are for processing industries, not extractive ones. Therefore, when building economic and mathematical models of a strategic planning level of an oil and gas production company, researchers face difficulties caused by the specifics of the industry, in particular: product stocks for a given field are always limited; a production cost of 1 ton of conventional hydrocarbon fuel from one field increases significantly during its life cycle; it is difficult to determine the degree of detailing of the models. The use of economic and mathematical modeling in managerial processes on the part of the information system of an oil and gas production company faces sociological, political and other limitations, which an experienced manager should take into account when making a final decision. The main task of the oil and gas production complex is to ensure production and a growing renewal of hydrocarbon reserves. The problem of improving quality of a balance of explored reserves should be solved by an oil and gas company by opening new fields, features of which largely determine the specifics of planning, organization of a process and a material and technical base of work, determination of the industrial value of explored reserves, etc. The economic indicators of effectiveness of work on development of discovered reserves should include the amount of capital investments, operating costs, cost of production, profit, profitability, payback period, etc. To determine the total profit of an oil and gas company from the development of reserves, the system of criteria and economic indicators of a subsoil is used. Which is used at all stages of prospecting and development of reserves for: - substantiating economic feasibility of carrying out work on the search and exploration of oil and gas deposits; - establishment of a valuation of recoverable hydrocarbon reserves; - ranking of individual prospective plots into groups according to economic criteria and a sequence of their development; - forecasting of oil and gas prices, taking into account the level of forecasted cumulative specific costs for preparation and development of reserves and expected profit. Making managerial decisions regarding investment projects of an oil and gas company requires determining the value of underground reserves (resources) and is characterized by a set of indicators that generally reflect the comparison of expected (obtained) results with necessary costs for participants in a geological exploration process. In the article, the concept of economic and mathematical modeling of an oil and gas company as a complete complex specific system was further developed. The main factors and limitations are taken into account, the specifics of economicmathematical modeling of oil and gas company management at the technological, tactical and strategic levels are investigated. У процесі економіко-математичного моделювання нафтогазового підприємства як цілісної комплексної специфічної системи досліджувалися та враховувалися такі фактори: значна інертність об’єкта управління; багаторівнева структура управління; невідлагодженість системи управління нафтогазовою компанією; необхідність декомпозиції системи по найслабших лініях зв'язку «по вертикалі» і «горизонталі» і побудови економіко-математичних моделей меншої розмірності для кожного обраного елемента. Визначення алгоритму, що зв’язує економіко-математичні моделі технологічного, тактичного та стратегічного рівнів управління нафтогазовою компанією, є дуже складним завданням. Економіко-математичне моделювання технологічного рівня нафтогазового підприємства має сприяти управлінню функціонуванням основних технологічних об’єктів нафтогазовидобутку: забезпечити оптимальні режими роботи за обраними критеріями оптимальності; має враховувати паралельно-послідовний перебіг операцій і є найбільш вивченим рівнем економіко-математичного управління нафтогазовою компанією. Економіко-математичне моделювання тактичного рівня управління нафтогазовим підприємством як критерій оптимальності передбачає максимізацію прибутку та мінімізацію інтегральних витрат; і можуть бути формалізовані у вигляді економіко-математичних моделей наступних взаємопов’язаних блоків: геолого-промислового, виробничого, транспортно-економічного. Економіко-математичне моделювання стратегічного рівня нафтогазової компанії має відображати стратегічну мету розвитку компанії та галузі. Основою побудови економіко-математичної моделі нафтогазовидобувного підприємства є вибір критерію оптимальності, який характеризує всю діяльність підприємства за певний період часу, зокрема, критерію максимального прибутку. Однак для прийняття економічно ефективних рішень в управлінні складними системами (нафтогазовидобувною компанією) в умовах різкої зміни ринкових цін цей критерій є недоцільним. Оскільки економічна ефективність не обов’язково означає високу рентабельність, тобто в умовах постійних змін у світовій економіці найбільш стабільну позицію в довгостроковій перспективі має система, яка характеризується максимальною ефективністю, а не прибутковістю, яка також залежить від випадкових факторів. (постійні коливання цін на енергоносій є нормою сучасної світової економіки). Об’єктивно виявилося, що найбільш розробленими є питання економіко-математичного моделювання стратегічного рівня управління для переробних галузей, а не видобувних. Тому при побудові економіко-математичних моделей рівня стратегічного планування нафтогазовидобувної компанії дослідники стикаються з труднощами, зумовленими специфікою галузі, зокрема: запаси продукції для даного родовища завжди обмежені; собівартість видобутку 1 тонни умовного вуглеводневого палива з одного родовища значно зростає протягом життєвого циклу; складно визначити ступінь деталізації моделей. Використання економіко-математичного моделювання в управлінських процесах з боку інформаційної системи нафтогазовидобувної компанії стикається з соціологічними, політичними та іншими обмеженнями, які досвідчений менеджер повинен враховувати при прийнятті остаточного рішення. Основним завданням нафтогазовидобувного комплексу є забезпечення видобутку та зростаюче відновлення запасів вуглеводнів. Проблема підвищення якості балансу розвіданих запасів нафтогазової компанії повинна вирішуватися шляхом відкриття нових родовищ, особливості яких значною мірою визначають специфіку планування, організації процесу та матеріально-технічної бази роботи, визначення промислове значення розвіданих запасів і т. д. Економічні показники ефективності робіт з розробки виявлених запасів повинні включати обсяг капітальних вкладень, експлуатаційні витрати, собівартість продукції, прибуток, рентабельність, термін окупності і т. д. Для визначення загального прибутку нафтогазової компанії від розробки запасів використовується система критеріїв та економічних показників надр. Який використовується на всіх етапах пошуку та розробки запасів для: - обґрунтування економічної доцільності проведення робіт з пошуку та розвідки родовищ нафти і газу; - встановлення оцінки видобувних запасів вуглеводнів; - ранжування окремих перспективних ділянок на групи за економічними ознаками та послідовність їх освоєння; - прогнозування цін на нафту і газ з урахуванням рівня прогнозованих сукупних питомих витрат на підготовку і розробку запасів та очікуваного прибутку. У статті отримано подальший розвиток концепції економіко-математичного моделювання нафтогазового підприємства як цілісної комплексної специфічної системи. Враховано основні фактори та обмеження, досліджено специфіку економіко-математичного моделювання управління нафтогазовим підприємством на технологічному, тактичному та стратегічному рівнях.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Efficiency of evolutionary algorithms in solving optimization problems on the example of the fintech industry
    (NGO European Scientific Platform, 2022-05-27) Kulynych, Yurii; Krasniuk, Maksym; Краснюк, Максим Тарасович; Krasniuk, Svitlana
    The pandemic forced companies to rebuild business processes in an accelerated mode. Now they pay more attention to web products and work with customers in the virtual space. The financial technology market (FinTech) is getting bigger and more diverse every day. Financial news website Market Screener reports that the global FinTech market will be worth $26.5 trillion by 2022, with a compound annual growth rate of 6%. In Europe alone, the use of FinTech increased by 72% in 2020. The competition in this market segment is also growing. In the first eleven months of 2021, more than 26,300 startups have joined the fray, more than double the number of new entrants just three years earlier. As the competition for customer engagement and loyalty heats up, FinTech players need to reach out to a much larger audience optimally distributed across ever-growing geographies. Monitoring and managing business operations is becoming increasingly complex as the number of customer accounts and financial transactions continues to grow. Therefore, more solutions are needed to address the challenges associated with financial IT. Therefore, the focus should be on algorithms and methods that help FinTech companies optimize all stages of their activities, from customer acquisition to payment processing and payout forecasting. In all aspects of a business, there is little room for errors, unexpected failures, or downtime. Performance optimization is the key to success in this industry. The explosion of activity caused by all these companies generates a huge amount of Structured and Unstructured Big Financial Data about customers and payments, as well as information about the underlying business processes. The deep analytics hidden in this data can help companies optimize payment approval rates, transaction costs and reduce the risk of fraud, as well as customer retention and accelerate revenue growth. The above determines the acquisition of competitive advantages not only for FinTech corporations and companies, both regionally and globally, which is especially true in times of crisis. The article comprehensively explores the following topical issues: problems, features and prospects of effective optimization tasks in modern conditions, critical issues of theory and practice of Evolutionary Computations (including financial management), the specifics of effective use of Genetic Algorithms in information systems of FinTech companies. The above trends and peculiarities of the application of Evolutionary Computations in general and Genetic Algorithms in particular should be taken into account in further research and practical projects and real projects of effective implementation and use of Data Mining and Artificial Inelligence technologies in FinTech information systems. The obtained results are relevant and applicable not only for local companies, but also for international applications in the context of global, national and regional (not only economic, but also pandemic, military, natural disaster etc) crisis phenomena.
  • Thumbnail Image
    Item
    Evolution of the concept of database organization in the context of the digitalization of society
    (ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2019-10) Sytnyk, Nina; Ситник, Ніна Василівна; Сытник, Нина Васильевна; Zinovieva, Іryna; Зінов’єва, Ірина Сергіївна; Зиновьева, Ирина Сергеевна
  • No Thumbnail Available
    Item
    Evolutionary technologies and genetic algorithms in machine translation
    (ScientificWorld-NetAkhatAV, 2024) Krasniuk, Maksym; Краснюк, Максим Тарасович; Krasniuk, Svitlana; Краснюк, Світлана І.
    In general, the application of evolutionary technologies and genetic algorithms in professional translation is a promising direction of development. Overall, the application of evolutionary technologies and genetic algorithms can help improve the translation process and provide more accurate and complete translations. In general, the use of evolutionary technologies and genetic algorithms is an important stage in the development of professional translation and helps to improve the quality of translation and reduce the time required for its execution. However, the use of genetic algorithms and evolutionary technologies should be balanced with other machine learning & mathematical programming & soft computing approaches to maximum improve translation (such as the use of hybrid machine learning, the creation soft LLM, fuzzy inference engine for translation & interpretation etc. [13-15]) and depend on the specific requirements and needs of users.In general, the use of evolutionary technologies and genetic algorithms is a promising innovative direction for improving the quality and efficiency of professional translation, especially in the conditions of streaming semi-structured Big Data [16-18]. Genetic algorithms and evolutionary technologies cannot completely replace human expertise and the performance of tasks by professional translators, but only help them perform their work more efficiently and quickly [19]. Such technologies allow translators to focus on more complex aspects of translation, such as understanding and conveying shades of meaning, while using the support of computer technology to improve translation speed and accuracy.In particular, genetic algorithms can help in solving the problem of choosing the most optimal translation option from a large number of possible options. Also, evolutionary technologies make it possible to improve the quality of translation by automatically adapting the translation to a specific text and its context.It should be noted that the use of evolutionary technologies and genetic algorithms has its limitations and drawbacks. For example, they may be less efficient in solving some types of tasks and require a significant amount of computing resources. Research and development in this field continues, and we can expect new innovative solutions and technologies that will allow even more accurate and efficient translation of texts of different levels of complexity and style.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Features, problems and prospects of the application of deep machine learning in linguistics
    (Громадська наукова організація «Всеукраїнська асамблея докторів наук з державного управління», 2023) Krasniuk, Maksym; Краснюк, Максим Тарасович; Krasniuk, Svitlana; Краснюк, Світлана Олександрівна; Honcharenko, Svitlana; Гончаренко, Світлана Миколаївна; Roienko, Liudmyla; Роєнко, Людмила Віталіївна; Denysenko, Vitalina; Денисенко, Віталіна Миколаївна; Liubymova, Nataliia; Любимова, Наталія Володимирівна
    In its nascent years, artificial intelligence (AI) largely focused on expert systems based on knowledge in the form of production rules, which solved mainly diagnostic problems, but also design-type problems (using the previously manually collected and formalized knowledge/experience of human experts in specific subject area). However, this type of intelligent systems had numerous drawbacks, including the subjectivity of experts' opinions, which eventually led to their loss of mass popularity [1]. In addition, this technology practically could not be adapted to mass and effective use either in scientific philological research or in practical effective linguistics. As the scale and volume of data has increased, these methods have been replaced by a more controlled and objective data-oriented approach – machine learning [2]. Machine learning is a set of algorithms and methods that helps machines understand the hidden patterns in data and use the structure and essence of these hidden patterns in the data/heuristics to make logical inference/prediction about a specific task. Currently, there is a diverse range of such methods/algorithms, with the help of which machines seek to understand these basic patterns such as association, sequence, classification, clustering, regression prediction, finding anomalies in data [3]. If we systematically consider the history of the development of computational analytics and analyze its perspective, it becomes clear that deep learning is a further evolution and subdomain of machine learning. Thanks to the emergence of architectures with increased computing power (GPU and TPU) and large sets of semi-structured and unstructured data, specialized architectures and corresponding deep learning algorithms are able to independently learn hidden patterns in linguistic data and even perform generative functionality (Large Language Models). However, recently there has been a growing misconception that deep learning is a competing technology to classical machine learning. Deep learning is not a single possible approach, but rather a class of algorithms and topologies, that can be applied to a wide range of scientific and practical problems (especially in machine linguistics). This article investigates and conducts a comparative analysis not only of this hypothesis, but also presents the results of thorough research on the advantages, problems, and features of effective deep machine learning in philology, namely in machine linguistics. У роки свого зародження штучний інтелект (AI) значною мірою зосереджувався на експертних системах, заснованих на знаннях у вигляді продукційних правил, які вирішували головним чином діагностичні задачі, але і задачі проектного типу (використовуючи заздалегідь вручну зібрані та формалізовані знання/досвід людей-експертів у конкретній предметній області). Однак такий тип інтелектуальних систем мав численні недоліки, в тому числі суб’єктивізм думок експертів, що врешті призвело до того, що вони втратили масову популярність [1]. Крім того, ця технологія практично не могла бути пристосована до масового та ефективного використання ні у наукових філологічних дослідженнях, ні у практичній ефективній лінгвістиці. Зі збільшенням масштабу та обсягу даних ці методи були замінені підходом, більш керованим та орієнтованим на об’єктивні дані – машинним навчанням [2]. Машинне навчання – це набір алгоритмів і інструментів, які допомагають машинам розуміти приховані закономірності в даних і використовувати структуру та суть цих прихованих закономірностей, що лежить в даних/евристиках, для виконання логічного висновку/передбачення щодо певного конкретного завдання. Наразі є різноманітний діапазон таких методів/алгоритмів, за допомогою яких машини прагнуть зрозуміти ці базові закономірності типу асоціації, послідовності, класифікації, кластеризації, прогнозу регресіі, пошуку аномалій в даних [3]. Якщо розглянути системно історію розвитку обчислювальної аналітики та проаналізувати її перспективу, глибинне навчання є подальшою еволюцією і піддоменом машинного навчання. Саме завдяки появі архітектур підвищеної обчислювальної потужності (GPU та TPU) та великим наборам напівструктурованих та неструктурованим даних - спеціалізовані архітектури та відповідні алгоритми глибокого навчання здатні самостійно вивчати приховані шаблони в лінгвістичних даних та виконувати, навіть, генеративний функціонал (Large Language Models). Проте, останнім часом зростає помилкове уявлення, що глибоке навчання є конкурентною технологією для класичного машинного навчання. Глибоке навчання — це не єдиний можливий підхід, а радше клас алгоритмів і топологій, які можна застосувати до широкого спектру наукових проблем та практичних задач (особливо у машинній лінгвістиці). У цій статті досліджено та проведений порівняльний аналіз не тільки щодо цієї гіпотези, але і викладено результати ґрунтовних досліджень щодо переваг, проблем та особливостей ефективного глибокого машинного навчання у філології, а саме у машинній лінгвістиці.
  • No Thumbnail Available
    Item
    FINTECH в практиці фінансового менеджменту в 2020–2021 роках
    (Національний університет харчових технологій, 2021-11) Краснюк, Максим Тарасович; Krasniuk, Maksym
  • No Thumbnail Available
    Item
    Hybrid application of decision trees, fuzzy logic and production rules for supporting investment decision making (on the example of an oil and gas producing company)
    (ACCESS Press, 2022) Krasniuk, Maksym; Краснюк, Максим Тарасович; Hrashchenko, Iryna; Honcharenko, Svitlana; Krasniuk, Svitlana
    During the last years, in most countries of Eastern Europe (and Ukraine in particular), even a simple reproduction of onshore hydrocarbon reserves was not ensured. Achieving the possible level of self-sufficiency in fuel and energy resources is a fundamental task of national economies, without which the successful implementation of economic, scientific, technical and social programs aimed at ensuring state independence and stability in Europe is impossible. However, the onshore oil and gas industry of the countries of Eastern Europe with significant volumes of unexplored oil and gas resources, with the cost of oil and gas several times lower than world prices, the presence of a significant number of oil and gas industries, drilling and geophysical enterprises, oil refineries, and an extensive network of oil and gas pipelines , highly qualified production teams allows, with their effective use, not only to stabilize, but also to significantly increase the production of oil, gas and condensate in the future. An important reason for the drop in oil and gas production volumes is insufficient management efficiency of the cycle of parallel business processes of the oil and gas company: field exploration, their arrangement and development, production and sale of oil and gas. The solution is the application of effective economic-mathematical modeling at the strategic level of management and the use of knowledge-oriented decision-making support tools as an integral component of the complex information system of an oil and gas company. Objectives: Therefore, the issues of: development of a complex system of economic and mathematical support for making fair and timely investment decisions at the macro level of an oil and gas production company, effective application of knowledge-oriented hybrid methods and technologies are becoming particularly relevant. Methods/Approach: The paper uses a mathematical apparatus of the method of fuzzy logic, decision trees, data mining, knowledge-oriented decision support, theory of investment management and expertise in the field of management of oil&gas exploration and production local and international investment projects. Results: first proposed the decision tree diagram of the effective investment management process of a oil and gas company in the search for hydrocarbons in modern economic conditions is proposed; received further development of the principles of hybrid application of intelligent technologies and knowledge-oriented basis and the problem of handling uncertainty while supporting investment decisions of an oil and gas company; first proposed two related prognostic models are proposed: the seismic impact model and a drilling impact model; first proposed two algorithms/models based on economic-mathematical modeling with elements of fuzzy knowledge to support decision-making of the tender&controlling committee of oil&gas production company. Conclusions: Based on the foregoing, it can be concluded that it is efficient to use developed by authors hybrid, knowledge-oriented investment decision support for oil and gas production projects in Ukraine and other countries of Eastern Europe.
  • Thumbnail Image
    Item
    Immersive technology for training and professional development of nuclear power plants personnel
    (CEUR-WS.org, 2021-05-11) Popov, Oleksandr; Попов, Олександр Олександрович; Yatsyshyn, Anna; Яцишин, Анна Василівна; Yatsyshyn, Andrii; Яцишин, Андрій Васильович; Kovach, Valeriia; Ковач, Валерія Омелянівна; Artemchuk, Volodymyr; Артемчук, Володимир Олександрович; Gurieiev, Viktor; Kutsan, Yulii; Zinovieva, Іryna; Зінов’єва, Ірина Сергіївна; Зиновьева, Ирина Сергеевна; Alieksieieva, Olena; Kovalenko, Valentyna; Kiv, Arnold
    Training and professional development of nuclear power plant personnel are essential components of the atomic energy industry’s successful performance. The rapid growth of virtual reality (VR) and augmented reality (AR) technologies allowed to expand their scope and caused the need for various studies and experiments in terms of their application and effectiveness. Therefore, this publication studies the peculiarities of the application of VR and AR technologies for the training and professional development of personnel of nuclear power plants. The research and experiments on various aspects of VR and AR applications for specialists’ training in multiple fields have recently started. The analysis of international experience regarding the technologies application has shown that powerful companies and large companies have long used VR and AR in the industries they function. The paper analyzes the examples and trends of the application of VR technologies for nuclear power plants. It is determined that VR and AR’s economic efficiency for atomic power plants is achieved by eliminating design errors before starting the construction phase; reducing the cost and time expenditures for staff travel and staff training; increasing industrial safety, and increasing management efficiency. VR and AR technologies for nuclear power plants are successfully used in the following areas: modeling various atomic energy processes; construction of nuclear power plants; staff training and development; operation, repair, and maintenance of nuclear power plant equipment; presentation of activities and equipment. Peculiarities of application of VR and AR technologies for training of future specialists and advanced training of nuclear power plant personnel are analyzed. Staff training and professional development using VR and AR technologies take place in close to real-world conditions that are safe for participants and equipment. Applying VR and AR at nuclear power plants can increase efficiency: to work out the order of actions in the emergency mode; to optimize the temporary cost of urgent repairs; to test of dismantling/installation of elements of the equipment; to identify weaknesses in the work of individual pieces of equipment and the working complex as a whole. The trends in the application of VR and AR technologies for the popularization of professions in nuclear energy among children and youth are outlined. Due to VR and AR technologies, the issues of “nuclear energy safety” have gained new importance both for the personnel of nuclear power plants and for the training of future specialists in the energy sector. Using VR and AR to acquaint children and young people with atomic energy in a playful way, it becomes possible to inform about the peculiarities of the nuclear industry’s functioning and increase industry professions’ prestige.