Дослідження методів машинного навчання в технологіях smart city

Abstract

UA : Робота викладена на 64 сторінках друкованого тексту, містить 25 рисунків, 12 джерел, 3 додатки. Об’єкт дослідження – технології та методи взаємодії машинного навчання зі smart city. Мета роботи – дослідити методи взаємодії машинного навчання зі smart city. Методи дослідження – програмний, аналітичний. У світі, який стрімко розвивається, технології smart city стають необхідністю для оптимізації міського середовища та покращення якості життя громадян. Одним із ключових елементів впровадження smart city є використання методів машинного навчання, що дозволяють збирати та аналізувати величезний обсяг даних для прийняття розумних рішень. Також постійний розвиток цих технологій відкриває нові можливості для створення більш інтелектуальних та ефективних міських середовищ. Актуальність досліджень у цій області важлива, оскільки вона визначає можливості майбутнього розвитку міст та їхню готовність до викликів сучасності. Таким чином, за результатами роботи були досліджені методи машинного навчання в технологіях smart city.

EN : The work is presented on 64 pages of printed text, 25 figures,12 references, 3 annexes. The object of the study is technologies and methods of interaction between machine learning and smart city. The aim of the study is to study the methods of interaction between machine learning and smart city. The methods of research are programming, analytical. In a rapidly developing world, smart city technologies are becoming a necessity for optimizing the urban environment and improving the quality of life of citizens. One of the key elements of smart city implementation is the use of machine learning methods that allow collecting and analyzing a huge amount of data to make smart decisions. The continuous development of these technologies also opens up new opportunities for creating more intelligent and efficient urban environments. The relevance of research in this area is important because it determines the possibilities for future urban development and their readiness to meet the challenges of our time. Thus, according to the results of the work, machine learning methods in smart city technologies were investigated.