Інституційний репозитарій
Національного університету харчових технологій
ISSN 2310-8282
Положення про Інституційний репозитарій
Кількість документів у репозитарії: 46594
Розділи
Виберіть розділ, щоб переглянути його колекції.
Нові надходження
Тип елементу:Документ, Тип елементу:Документ, Дослідження та створення інформаційної системи для аналізу даних про вступників до закладів вищої освіти України(2025) Дзюба, Анастасія ОлексіївнаТип елементу:Документ, Використання інтелектуального аналізу даних та машинного навчання в закладах громадського харчування(2025) Грибков, Сергій Віталійович; Сєдих, Ольга Леонідівна; Скригун, Владислав ОлександровичУ роботі проаналізовано інтегрування сучасних інтелектуального аналізу даних та машинного навчання забезпечить прогнозування поведінки споживачів, підвищення точності управлінських рішень і адаптації до мінливих ринкових умов. Методи аналізу зображень, зокрема моделі глибокого навчання, призначені для обробки візуальної інформації, можуть автоматизувати перевірку стандартів і спостерігати за дотриманням правил у закладах харчування. The paper analyzes how the integration of modern intelligent data analysis and machine learning will provide prediction of consumer behavior, increase the accuracy of management decisions, and adapt to changing market conditions. Image analysis methods, including deep learning models designed to process visual information, can automate the verification of standards and monitor compliance in food establishments.Тип елементу:Документ, Використання TensorFlow в електронній комерції(2025) Грибков, Сергій Віталійович; Сєдих, Ольга Леонідівна; Гуро, Дмитро АнатолійовичПоєднання TensorFlow з фреймворками аналітики даних Spark або Google BigQuery дають можливість оперативно обробляти великі набори даних, що дозволяє оперативно реагувати на зміни поведінки аудиторії, оцінювати успіх маркетингової кампанії та переглядати тактику на основі отриманих даних. Combining TensorFlow with Spark or Google BigQuery data analytics frameworks makes it possible to quickly process large data sets, which allows you to quickly respond to changes in audience behavior, evaluate the success of a marketing campaign, and revise tactics based on the data obtained.Тип елементу:Документ, Розроблення інформаційної системи для управління замовленнями та поселенням клієнтів у готелі(2025) Чубенко, Дмитро Олександрович