Применение искусственного интеллекта при обработке анкетных данных : магистерская диссертация / Application of artificial intelligence in the processing of personal data

Тема магистерской диссертации: Применение искусственного интеллекта при обработке анкетных данных.
Магистерская диссертация выполнена на 98 страницах, содержит 13 таблиц, 30 рисунков, 62 использованных источника.
Актуальность темы обусловлена большими трудозатратами и нерелевантными результатами обработки анкетных данных.
Целью работы является автоматизация процесса отбора анкетных данных в дистрибутиве Python Anaconda с использованием алгоритмов машинного обучения.
Задачи работы:
 изучить системы искусственного интеллекта;
 рассмотреть программное обеспечение для систем искусственного интеллекта;
 создать и обучить классификатор для сортировки анкетных данных;
 оценить экономическую эффективность создания проекта.
Объект исследования  система сбора и обработки анкетных данных отдела диспетчеризации ВШЭМ УрФУ.
Предмет исследования  автоматизация процесса ранжирования анкетных данных по релевантности.
В первой главе рассматривается обработка данных с использованием систем искусственного интеллекта.
Вторая глава посвящена разработке методики использования систем искусственного интеллекта при обработке анкетных данных.
В третьей главе представлены системы искусственного интеллекта при сборе и обработке анкетных данных
Результаты работы: практическим результатом работы стал разработанный классификатор, который определяет для заполненной анкеты: будет ли она учтена для анализа эффективности учебного процесса. / Theme of the master's thesis: Application of artificial intelligence in the processing of personal data.
The master's thesis is done on 98 pages, contains of 13 tables, 30 figures, 62 literature sources.
The relevance of the topic is due to the high labor costs and irrelevant results of the personal data processing.
The purpose of the work is to automate the process of selecting personal data in the Python Anaconda distribution using machine learning algorithms.

Objectives of work:
 to explore artificial intelligence systems;
 to consider software for artificial intelligence systems;
 to create and train a classifier for the personal data sorting;
 to evaluate the economic effectiveness of the project.
The object of the study is the system for personal data collecting and processing of the dispatch department of the Higher School of Economics of UrFU.
The subject of the research is the automation of the process of ranking the questionnaire data by relevance.
The first chapter deals with the processing of data using artificial intelligence systems.
The second chapter is devoted to the development of methods for the use of artificial intelligence systems in the processing of personal data.
The third chapter presents artificial intelligence systems for the collection and processing of personal data
The results of the work: the practical result of the work was the developed classifier, which defines for the completed questionnaire: it would be taken into account for impact analysis of the educational process.

Identiferoai:union.ndltd.org:urfu.ru/oai:elar.urfu.ru:10995/64272
Date January 2018
CreatorsРытова, Т. А., Rytova, T. A.
ContributorsЛапшина, С. Н., lapshina, S. N., УрФУ. Институт "Высшая школа экономики и менеджмента", Кафедра анализа систем и принятия решений
Source SetsUral Federal University
LanguageRussian
Detected LanguageRussian
TypeMaster's thesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
RightsПредоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии, http://elar.urfu.ru/handle/10995/31612

Page generated in 0.0073 seconds