Розподілена комп’ютерна система для прогнозування поширення рослинного покриву з використанням засобів машинного навчання

Abstract

Метою роботи є розробка програмного забезпечення та імплементація алгоритмів машинного навчання для прогнозування лісового покриття певної території, зважаючи на різноманітність та унікальність навколишнього середовища, та початкових насаджень на певній території. У дослідженні проведено аналіз важливих понять, принципів і послідовності виконання процесів, що використовуються при проектуванні комп’ютерних систем та написання програм, та роботі з великими даними, зокрема, термінологічні особливості у процесі імплементації програмного забезпечення на прогнозування, що дало змогу зрозуміти і в подальшому визначити шляхи імплементації методів машинного навчання для підвищення ефективності зелених насаджень на певній території.

The aim of the work is to develop software and implement machine learning algorithms for forecasting the forest cover of a certain area, taking into account the diversity and uniqueness of the environment and the original plantings in a certain area. The study analyzes important concepts, principles and sequences of processes used in the design of computer systems and program writing, and work with big data, in particular, terminological features in the process of implementing software for forecasting, which allowed to understand further identify ways to implement machine learning methods to improve the efficiency of greenery in a given area.