Методи та засоби управління додатком на основі оцінок продуктивності

Abstract

Об’єкт дослідження: процеси прогнозування та управління інформаційними системами на основі методів машинного навчання. Мета роботи: дослідження методів, моделей і засобів управління додатком на основі оцінок продуктивності алгоритмів машинного навчання для підвищення точності прогнозування в заданій предметній області. Предмет дослідження: методи, моделі та алгоритми машинного навчання, що застосовуються для управління додатком і прогнозування продуктивності. Результати дослідження В роботі запропоновано нові підходи до оцінки продуктивності алгоритмів машинного навчання, які дозволяють підвищити точність та інтерпретованість результатів. Висновок Прогнозування на основі оцінок продуктивності дозволило отримати високоточні передбачення, які можуть бути застосовані для підтримки прийняття рішень у різних сценаріях.