Дослідження та аналіз алгоритмів машинного навчання

Abstract

Мета кваліфікаційної бакалаврської роботи полягає у дослідженні, порівняльному аналізі та практичному застосуванні алгоритмів машинного навчання для аналізу великих масивів даних. Об’єктом дослідження є процес застосування машинного навчання до аналізу великих масивів даних. Предметом дослідження є алгоритми та методи машинного навчання, що використовуються для класифікації й обробки даних. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю глибокого аналізу сучасних алгоритмів машинного навчання, порівняння їх характеристик, виявлення сильних та слабких сторін з метою вибору найбільш ефективних підходів для вирішення задач класифікації. Особливої актуальності набуває завдання автоматичного виявлення спаму у текстових повідомленнях, що є критичним для підвищення безпеки комунікацій у цифровому середовищі.

The purpose of the bachelor's thesis is to study, compare, and practically apply machine learning algorithms for the analysis of large volumes of data. The object of the research is the process of applying machine learning to the analysis of large datasets. The subject of the research is the algorithms and methods of machine learning used for data classification and processing. The relevance of the research is driven by the need for in-depth analysis of modern machine learning algorithms, comparison of their characteristics, identification of strengths and weaknesses to select the most effective approaches for solving classification problems. Of particular importance is the task of automatic spam detection in text messages, which is critical for improving communication security in the digital environment