Розробка нейронної мережі для визначення вартості автомобіля

Abstract

UA : Робота викладена на 53 сторінках друкованого тексту, містить 59 рисунків, 9 джерел, 1 додаток. Об`єкт дослідження – ринкова вартість автомобілів і їх характеристики у відкритих джерелах. Мета роботи полягає у створенні нейронної мережі для визначення вартості автомобілів. Метод дослідження – аналіз даних, та оцінку ефективності нейронної мережі. Дана робота присвячена розробці програмного забезпечення для прогнозування вартості автомобілів на основі їх технічних характеристик. У роботі створено нейронну мережу з використанням бібліотеки TensorFlow, що дозволяє аналізувати введені користувачем дані та передбачати ціну автомобіля. Для підготовки даних застосовано бібліотеки Pandas і Numpy, що забезпечило точність моделі та ефективну роботу з великими масивами інформації. Результати роботи можуть бути використані у сфері продажу автомобілів, зокрема для оцінки ринкової вартості транспортних засобів.EN : The work is presented on 53 pages of printed text, 59 figures, 9 references, 1 annex. The object of the study is the market value of cars and their characteristics in open sources. The purpose of the work is to create a neural network for detection the cost of cars. The research method is data analysis and evaluation of the effectiveness of the neural network. This work is devoted to the development of software for predicting the value of cars based on their technical characteristics. In the work, a neural network was created using the TensorFlow library, which allows analyzing the data entered by the user and predicting the price of the car. The Pandas and Numpy libraries were used for data preparation, which ensured the accuracy of the model and efficient work with large arrays of information. The results of the work can be used in the field of car sales, in particular to estimate the market value of vehicles.