The masters thesis consists of introduction, two chapters, conclusion, bibliography and seven appendices. In the theoretical part of the study, a general idea of the system of in-house training is given, definitions of concepts such as "training", "in-house training" are given. In the practical part of the work, a characteristic of the enterprise is presented, on the basis of which the study is conducted: the results of industrial and economic activities, the personnel management mechanisms in the company are studied. A study of the needs of employees in training was carried out, the results of a partial implementation of the model for improving the system of in-house training were described. In conclusion, the conclusions obtained during the work are summarized in accordance with the tasks set. / Магистерская диссертация состоит из введения, двух глав, заключения, библиографического списка и семи приложений. В теоретической части исследования дано общее представление о системе внутрифирменного обучения, даны определения таких понятий как «обучение», внутрифирменное обучение». В практической части работы представлена характеристика предприятия, на основе которого проводится исследование: изучены результаты производственно-хозяйственной деятельности, механизмы управления персоналом в компании. Проведено исследование потребностей сотрудников в обучении, описаны результаты частичного внедрения модели совершенствования системы внутрифирменного обучения. В заключении обобщены выводы, полученные в ходе работы, в соответствии с поставленными задачами.

Магистерская диссертация посвящена проблеме удержания внимания в виртуальном образовательном пространстве. Автором рассматривается конкретный проект - онлайн-курс "Основы дизайна", размещённый на платформе Открытого Образования. / Master's thesis is devoted to the problem of keeping attention in the virtual educational space. The author is considering a specific project - the online course "Basics of Design" on the Open Education platform.

Учитель языка использует коммуникацию в качестве подхода к обучению для повышения коммуникативной компетентности учащихся. Педагогическое обоснование использования коммуникативного подхода на уроках иностранного языка частично зависит от утверждения, что они помогут развить коммуникативные навыки учащихся, и частично от утверждения, что они будут способствовать их языковому развитию. В связи с этим основной целью исследования было изучение контекстуального подхода к преподаванию грамматики в иракской начальной школе. Это исследование было проведено аналитически и после серии заранее определенных шагов, в ходе которых оно наблюдало, критически наблюдало и анализировало явление. Результаты этого исследования показывают, что отношение иракских учителей к коммуникативной деятельности и коммуникативному подходу к преподаванию грамматики является положительным. Иракские учителя были заинтересованы в этом подходе, потому что они нашли его очень полезным для учащихся, они считают, что этот метод дает учащимся возможность взаимодействовать и взаимодействовать со своими друзьями и учителем в классе. Многие учителя также сообщили, что из-за акцента на общении коммуникативный метод необходим для изучения грамматики английского языка в классе, и приняли его. / The language teacher uses communication as a teaching approach to enhance students’ communicative competence. The pedagogical rationale for the use of communicative approach in a language teaching class depends in part on the claim that they will help develop learners’ communicative skills and in part on a claim that they will contribute incidentally to their linguistic development. In this regard, the main goal of the study was to investigate a contextual approach for the teaching of grammar in Iraqi primary school. This research was carried out analytically and following a series of predetermined steps, during which it observed, critically observed and analyzed the phenomenon. The findings of this study indicate that Iraqi teachers' attitudes toward communication activities and the communication approach to grammar teaching are positive. The Iraqi teachers were interested in this approach because they found it very useful for the students, they believe that this method provides students with an opportunity to interact and interact with their friends and the teacher in the classroom. Many teachers also reported that because of the emphasis on communication, the communicative method is essential for learning English grammar in the classroom and accepted it.

Магистерская диссертация состоит из введения, двух глав, заключения, библиографического списка, приложений. В теоретической части представлены основные понятия, цели формирования системы обучения персонала, современные подходы к ее формированию, этапы проведения, и методы. В практической части описывается общая характеристика исследуемого предприятия, анализ кадрового состава, проведен анализ существующих мероприятий по обучению персонала на примере рекламного агентства «WFY». На основе полученных данных разработаны предложения по внедрению системы обучения персонала. В заключении подведены итоги в соответствии с поставленными задачами. / The master's thesis consists of an introduction, two chapters, a conclusion, a bibliographic list, and appendices. The theoretical part presents the basic concepts, objectives of the formation of the personnel training system, modern approaches to its formation, stages of implementation, and methods. The practical part describes the general characteristics of the enterprise under study, the analysis of personnel, the analysis of existing personnel training activities on the example of the advertising agency "WFY". Based on the data obtained, proposals have been developed for the implementation of a personnel training system. In conclusion, the results are summed up in accordance with the tasks set.

Работа посвящена обзору и выбору программного обеспечения для разработки модифицированных чат-бот приложений. В ней рассматриваются основные преимущества и описание процесса разработки чат-ботов. В работе используются передовые методы, алгоритмы и сценарии из области машинного обучения и искусственного интеллекта для формирования релевантного ответа чат-бота. / The work is devoted to the review and selection of software for the development of modified chatbot applications. It discusses the main benefits and describes the process of developing chatbots. The work uses advanced methods, algorithms, and scenarios from the field of machine learning and artificial intelligence to form a relevant chatbot response.

В рамках исследования были проанализированы данные о кредитных операциях, предоставленные коммерческими банками. Была проведена подробная предобработка и нормализация данных для подготовки их к дальнейшему анализу и использованию в моделях машинного обучения. Основной фокус работы был сосредоточен на применении двух моделей: логистической регрессии и случайного леса. Логистическая регрессия была выбрана из-за своей простоты и интерпретируемости, а случайный лес – из-за своей способности обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные зависимости. В ходе экспериментов было показано, что обе модели успешно справляются с задачей оценки кредитного риска. Логистическая регрессия показала хорошую производительность, быстроту и точность, что делает ее подходящей для применения в реальном времени, например, при личной подаче заявки в банке или при онлайн-заявках. Случайный лес, в свою очередь, достиг высокой точности, хотя требует больше вычислительных ресурсов. Дополнительно, в работе был использован метод генетического программирования для создания новых признаков на основе исходных данных. Этот подход позволил значительно улучшить производительность модели и повысить ее точность. Хотя не все созданные признаки вошли в топ-5 наиболее важных, генетическое программирование оказалось эффективным способом генерации признаков, что имеет важное значение в области оценки кредитного риска. / The study analyzed data on credit transactions provided by commercial banks. Detailed pre-processing and normalization of the data was carried out to prepare it for further analysis and use in machine learning models. The main focus of the work was on the use of two models: logistic regression and random forest. Logistic regression was chosen for its simplicity and interpretability, and random forest for its ability to handle large amounts of data and identify complex relationships. During the experiments, it was shown that both models successfully cope with the task of assessing credit risk. Logistic regression has demonstrated good performance, speed, and accuracy, making it suitable for real-time applications such as in-person applications at a bank or online applications. Random forest, in turn, has achieved high accuracy, although it requires more computing resources. Additionally, the work used the genetic programming method to create new traits based on the original data. This approach significantly improved the model's performance and accuracy. Although not all of the features generated were in the top 5 most important, genetic programming has proven to be an effective way to generate features, which has important implications in the field of credit risk assessment.

Объектом настоящего исследования являются алгоритмы и методы машинного обучения, и их применение в задачах прогнозирования временных рядов и анализа текста. В данном исследовании предложено применить модифицированную архитектуру рекуррентной нейронной сети (LSTM) для предсказания цены закрытия криптовалютных котировок на следующий день от текущего, а также, применить алгоритмы классификации, такие как: логистическая регрессия, Linear SVC, Gradient Boosting, для определения эмоциональной метки новостной записи для разработки стратегии прогнозирования точек входа и выхода из торговых позиций на рынке криптовалют. Исследование фокусируется на доказательстве того, что применение методов и алгоритмов машинного обучения для создания торговой стратегии для определения точек входа и выхода из торговой позиции, повысит эффективность процесса торговли, а также, ускорит процесс сбора и обработки аналитических данных для технического анализа рынка. Для обучения используемых моделей, разработаны и использованы программные средства (парсеры), с помощью которых извлекаются данные с криптовалютной торговой биржи Binance, а также, криптовалютной социальной сети CryptoPanic. Экспериментальные результаты показывают, что среднем автоматизированный процесс определения точек входа и выхода из торговых позиций быстрее в 2 раза чем при ручном определении, а количество сделок увеличится примерно на 17.5%. В итоге можно сделать вывод о том, что, используя передовые технологии возможно разработать инструмент для повышения эффективности торговли криптовалютой. / The object of this study is the algorithms and methods of machine learning, and their application in the problems of time series forecasting and text analysis. In this study, it is proposed to apply a modified architecture of a recurrent neural network (LSTM) to predict the closing price of cryptocurrency quotes the next day from the current one, and also to apply classification algorithms, such as: logistic regression, Linear SVC, Gradient Boosting, to determine the emotional label of a news entry to develop a strategy for predicting entry and exit points for trading positions in the cryptocurrency market. The study focuses on proving that the use of machine learning methods and algorithms to create a trading strategy to determine entry and exit points from a trading position will increase the efficiency of the trading process, as well as speed up the process of collecting and processing analytical data for technical market analysis. To train the models used, software tools (parsers) were developed and used, with the help of which data is extracted from the Binance cryptocurrency trading exchange, as well as the CryptoPanic cryptocurrency social network. Experimental results show that, on average, the automated process of determining entry and exit points from trading positions is 2 times faster than with manual determination, and the number of transactions will increase by about 17.5%. As a result, we can conclude that, using advanced technologies, it is possible to develop a tool to improve the efficiency of cryptocurrency trading.

No description available.

No description available.

No description available.