КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
L Науково-технічна конференція факультету комп'ютерних систем і автоматики (2021)

Розмір шрифта: 
СИСТЕМА ПІДБОРУ МУЗИЧНИХ КОМПОЗИЦІЙ В ЗАЛЕЖНОСТІ ВІД ВПОДОБАНЬ КОРИСТУВАЧА
Едуард Конопльов Юрійович

Остання редакція: 2021-03-10

Анотація


В роботі було розроблено систему підбору музичних композицій в залежності від вподобань користувача. Основне призначення даної системи – навчання моделі машинного навчання за зібраною статистикою та підбір музикальних композицій для користувачів за допомогою навченої моделі.

SYSTEM OF SELECTION OF MUSICAL COMPOSITIONS DEPENDING ON USER'S LIKES

The system of selection of musical compositions depending on user preferences was developed in the work. The main purpose of this system is to teach a machine learning model based on the collected statistics and to select musical compositions for users using a trained model.



Ключові слова


: аналіз даних, попередня обробка даних, модель машинного навчання, Python, штучний інтелект, PyTorch, Rest API, MongoDB, NumPy, Pandas.

Посилання


1.        Welcome to Python. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://www.python.org/ (дата звернення 02.03.2021) – Назва з екрана

2.        Введение в машинное обучение в Python: Полное руководство с примерами. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу:https://codecamp.ru/blog/machine-learning-python-tutorial/ (дата звернення 03.03.2021) – Назва з екрана

3.        PyTorch. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://pytorch.org/ (дата звернення 03.03.2021) – Назва з екрана

4.        Классификация при помощи логистической регрессии в PyTorch. [Електронний ресурс] : [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://nagornyy.me/courses/recommendation-systems/logistic-regression-pytorch/ (дата звернення 04.03.2021) – Назва з екрана

5.        10 minutes to pandas. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html(дата звернення 05.03.2021)  – Назва з екрана

6.        NumPy в Python. [Електронний ресурс] : [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://habr.com/ru/post/352678/ (дата звернення 05.03.2021) – Назва з екрана

7.        Python and MongoDB. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. - Режим доступу: https://www.mongodb.com/python (дата звернення 06.03.2021) – Назва з екрана

8.        Сохранение/импорт моделей машинного обучения в базах данных. [Електронний ресурс] : [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: http://dkhramov.dp.ua/Comp.CaretModelsAndDB#.YEeuhGgzZPY/ (дата звернення 06.03.2021) – Назва з екрана

9.        RESTAPIBestPractices. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://habr.com/ru/post/351890/ (дата звернення 06.03.2021) – Назва з екрана

 

 

СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ

1.        Welcome to Python. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://www.python.org/ (дата звернення 02.03.2021) – Назва з екрана

2.        Введение в машинное обучение в Python: Полное руководство с примерами. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу:https://codecamp.ru/blog/machine-learning-python-tutorial/ (дата звернення 03.03.2021) – Назва з екрана

3.        PyTorch. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://pytorch.org/ (дата звернення 03.03.2021) – Назва з екрана

4.        Классификация при помощи логистической регрессии в PyTorch. [Електронний ресурс] : [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://nagornyy.me/courses/recommendation-systems/logistic-regression-pytorch/ (дата звернення 04.03.2021) – Назва з екрана

5.        10 minutes to pandas. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html(дата звернення 05.03.2021)  – Назва з екрана

6.        NumPy в Python. [Електронний ресурс] : [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://habr.com/ru/post/352678/ (дата звернення 05.03.2021) – Назва з екрана

7.        Python and MongoDB. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. - Режим доступу: https://www.mongodb.com/python (дата звернення 06.03.2021) – Назва з екрана

8.        Сохранение/импорт моделей машинного обучения в базах данных. [Електронний ресурс] : [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: http://dkhramov.dp.ua/Comp.CaretModelsAndDB#.YEeuhGgzZPY/ (дата звернення 06.03.2021) – Назва з екрана

9.        RESTAPIBestPractices. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://habr.com/ru/post/351890/ (дата звернення 06.03.2021) – Назва з екрана

 


Повний текст: PDF