Прогнозування користувацької поведінки за допомогою машинного навчання
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Мацкевич Юрій
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Мацкевич, Ю. (2023). Прогнозування користувацької поведінки за допомогою машинного навчання. [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5266
[ДСТУ] Мацкевич Ю. Прогнозування користувацької поведінки за допомогою машинного навчання : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 44 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5266 (дата звернення: 17.07.2026).
Метою роботи було проаналізувати гру блекджек та розробити модель прогнозування користувацької поведінки, що допоможе гравцям приймати оптимальні рішення під час гри.
Для виконання поставленої мети було виконано наступні кроки : було завантажено набір даних гри блекджек та проведено його підготовку, включаючи вибірку необхідних стовпців, перетворення міток класів та побудову набору ознак.
Була побудована нейронна мережа з використанням бібліотеки TensorFlow, включаючи визначення архітектури моделі та компіляцію з використанням відповідних параметрів.
Проведено тренування моделі на наборі даних з визначенням оптимальних ваг моделі шляхом мінімізації втрат та використанням метрик точності.
Для оцінки результатів було введено дані користувача, включаючи початкові карти гравця та карту дилера, та здійснено прогнозування оптимального рішення за допомогою навченої моделі.
В результаті проведеної роботи було розроблено модель прогнозування користувацької поведінки в грі блекджек, яка може бути корисною для гравців, оскільки надає рекомендації щодо оптимального рішення на основі початкових карт гравця та карти дилера.
Ключові слова : блекджек, модель прогнозування, гравці, оптимальні рішення.
Для виконання поставленої мети було виконано наступні кроки : було завантажено набір даних гри блекджек та проведено його підготовку, включаючи вибірку необхідних стовпців, перетворення міток класів та побудову набору ознак.
Була побудована нейронна мережа з використанням бібліотеки TensorFlow, включаючи визначення архітектури моделі та компіляцію з використанням відповідних параметрів.
Проведено тренування моделі на наборі даних з визначенням оптимальних ваг моделі шляхом мінімізації втрат та використанням метрик точності.
Для оцінки результатів було введено дані користувача, включаючи початкові карти гравця та карту дилера, та здійснено прогнозування оптимального рішення за допомогою навченої моделі.
В результаті проведеної роботи було розроблено модель прогнозування користувацької поведінки в грі блекджек, яка може бути корисною для гравців, оскільки надає рекомендації щодо оптимального рішення на основі початкових карт гравця та карти дилера.
Ключові слова : блекджек, модель прогнозування, гравці, оптимальні рішення.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.35 MB
Контрольна сума :
(MD5):78a563f54a7137016041ed2d107424fa
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International