Використання методів машинного навчання для створення аналітичної платформи нерухомості в Україні

Автор(и)

  • Andrii Hlybovets Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна
  • Oleksandr Mukhopad Національний університет «Києво-Могилянська академія», Україна

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2019.2.32-37

Ключові слова:

аналіз даних, машинне навчання, gradient boosting trees, GBT, Spark

Анотація

У цій роботі розглянуто процес побудови моделі машинного навчання для аналізу вартості нерухомості, який передбачає пошук та підготовку вхідних даних, вибір, тренування моделі машинного навчання та її оптимізацію за допомогою ApacheSpark.

Біографії авторів

Andrii Hlybovets, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

доктор технічних наук, декан факультету інформатики, доцент кафедри мережних технологій факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

a.glybovets@ukma.edu.ua

Oleksandr Mukhopad, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

студент 1-го курсу магістерської програми «Комп’ютерні науки» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

alex.mukhopad@gmail.com

Посилання

  1. ApacheSpark 2.4.0 Documentation. Retrieved from https://spark.apache.org/.
  2. Extracting, transforming and selecting features. Retrieved from https://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html.
  3. Ria.com for developers. Retrieved from https://developers.ria.com/.
  4. Root-mean-squaredeviation. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Root-mean-square_deviation.

##submission.downloads##

Як цитувати

[1]
A. Hlybovets і O. Mukhopad, «Використання методів машинного навчання для створення аналітичної платформи нерухомості в Україні», NRPCOMP, т. 2, с. 32–37, Груд 2019.