Дані тези фокусуються на дослідженні ролі машинного навчання (ML) як фундаментального елементу у формуванні сучасних інтелектуальних систем. У роботі здійснено аналіз ключових методологічних підходів до конструювання ML-моделей та їхньої практичної реалізації у широкому спектрі галузей, включаючи охорону здоров’я та промисловий сектор. Особливий наголос зроблено на здатності алгоритмів машинного навчання забезпечувати адаптивність, автоматизоване функціонування та прогностичні можливості інтелектуальних систем.
These theses focus on the study of the role of machine learning (ML) as a fundamental element in the formation of modern intelligent systems. The paper analyzes key methodological approaches to the construction of ML models and their practical implementation in a wide range of industries, including healthcare and the industrial sector. Special emphasis is placed on the ability of machine learning algorithms to provide adaptability, automated functioning and predictive capabilities of intelligent systems.
