ВИБІР МАТЕМАТИЧНОГО АПАРАТУ ДЛЯ ПОБУДОВИ МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕСПРИЯТЛИВИХ АВІАЦІЙНИХ ПОДІЙ ПІД ЧАС ПОЛЬОТУ

Мета статті. Проведення дослідження та вибір найбільш ефективного математичного апарату для побудови моделі прогнозування несприятливих авіаційних подій під час польоту. Результати. В статті проведений аналіз відомих методів, що використовуються для вирішення задач класифікації даних с точки зору доцільності їх застосування для побудови моделі прогнозування несприятливих авіаційних подій під час польоту на основі аналізу текстових повідомлень. Розглянуто наступні методи: логістична регресія, метод опорних веторів, наївний байєсівський класифікатор, випадковий ліс (random forest). Крім того для вирішення подібного класу задач розглянуто згорткові та рекурентні нейронні мережі в яких застосовуються алгоритми глибокого навчання. Висновки. В результаті аналізу вказаних методів для побудови моделі прогнозування несприятливих авіаційних подій під час польоту на основі аналізу текстових повідомлень обрано математичний апарат глибоких нейронних мереж. Завдяки застосуванню в них алгоритмів глибокого навчання вони володіють найбільш високою точністю у порівнянні з традиційними підходами.