ОГЛЯД МЕТОДІВ ТА ЗАСОБІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ БАНКРУТСТВА КОМПАНІЙ

Abstract

Наукова стаття присвячена важливості дослідження та використання великих даних (Big Data) у сучасних інформаційних технологіях. Вона охоплює основні характеристики великих даних, такі як обсяг, швидкість, різноманітність, достовірність, мінливість, візуалізація та цінність, та висвітлює труднощі зберігання і обробки цих даних. Стаття акцентує увагу на машинному навчанні, висвітлюючи різні методи машинного навчання, такі як лінійна регресія, логістична регресія, дерева рішень, випадковий ліс та k-найближчих сусідів, описуючи їхні особливості та застосування у класифікації та регресії. Наприкінці статті надається короткий огляд популярних аналітичних систем, таких як RapidMiner, KNIME, Weka та ін., які використовуються для обробки та аналізу великих наборів даних