Abstract:
Кваліфікаційна робота магістра присвячена дослідженню застосування методів машинного навчання для аналізу та прогнозування даних споживання електроенергії. Машинне навчання, як один із найперспективніших напрямків сучасної науки, надає нові можливості для виявлення закономірностей у великих обсягах даних, створення точних моделей прогнозування, оптимізації використання ресурсів та підвищення стабільності енергетичних мереж.
У роботі проведено детальний аналіз предметної області, охарактеризовано сучасні методи обробки та прогнозування даних у сфері енергетики. Зокрема, розглянуто статистичні підходи, методи регресії, класифікації, кластеризації та алгоритми глибокого навчання. Особливу увагу приділено нейронним мережам, таким як рекурентні моделі та LSTM, які здатні ефективно працювати з часовими рядами, враховуючи довгострокові залежності та вплив зовнішніх факторів, таких як погодні умови, сезонність і соціально-економічні зміни.
Практична значимість роботи полягає в розробці і впровадженні систем прогнозування та аналізу, які дозволяють енергетичним компаніям оптимізувати витрати, підвищити ефективність розподілу ресурсів, попереджати аварійні ситуації та сприяти екологічній стійкості.
