ВПЛИВ РОЗПОДІЛУ ДАНИХ НА КОРЕКТНІСТЬ ПОЯСНЕНЬ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ В ОСВІТНІЙ АНАЛІТИЦІ

Автор(и)

  • Б. М. Злотенко Київський національний університет технологій та дизайну
  • В. В. Скідан Київський національний університет технологій та дизайну
  • О. В. Мительська Київський національний університет технологій та дизайну
  • В.Є. Афтанділянц Київський національний університет технологій та дизайну

DOI:

https://doi.org/10.31713/vt1202612

Ключові слова:

штучний інтелект, освітні дані, інтерпретація моделей, дисбаланс класів, машинне навчання, класифікація

Анотація

У статті досліджено архітектурний підхід до мінімізації модифікацій ядра корпоративних інформаційних систем, що експлуатуються протягом тривалого часу та містять значну кількість користувацьких розширень. Запропонований підхід ґрунтується на винесенні бізнес-логіки за межі ядра системи з використанням хмарних платформ і сервісно-орієнтованої інтеграції. Апробацію архітектурного рішення виконано на прикладі корпоративних систем управління виробничими та бізнес-процесами, які широко застосовуються в енергетиці та на підприємствах критичної інфраструктури. Показано можливість адаптації стратегії “чистого ядра” (Clean Core) до систем попереднього покоління, що дозволяє зберегти стабільність функціонування та водночас підготувати інформаційну систему до подальшої модернізації.

Біографії авторів

Б. М. Злотенко, Київський національний університет технологій та дизайну

д.т.н, професор

В. В. Скідан, Київський національний університет технологій та дизайну

к.т.н, доцент

О. В. Мительська, Київський національний університет технологій та дизайну

Candidate of Engineering, Associate Professor

В.Є. Афтанділянц, Київський національний університет технологій та дизайну

к.е.н, доцент

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-03-27

Номер

Розділ

Статті