ДИНАМІЧНІ МНОЖИНИ ДАНИХ ДЛЯ ЗАСОБІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ В ІТ-ПРОЄКТІ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕРОЗІЇ ҐРУНТІВ - МІХАЛЕВCЬКИЙ Віталій; СКРИПНИК, Тетяна; МЕДВЕДЧУК, Неля; ВОЗНЮК, Леонід (ВИМІРЮВАЛЬНА ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ТЕХНІКА В ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСАХ, 2025)
В статті розглянуто використання динамічних множин даних для засобів машинного навчання в ІТ-проєкті прогнозування ерозії грунтів. Суть підходу полягає у використанні алгоритмів для аналізу великих обсягів динамічних даних про ґрунтові, топографічні, метеорологічні та рослинні параметри з метою виявлення закономірностей, що дозволяють прогнозувати ризики ерозії. Використання методів машинного навчання для прогнозування ерозії ґрунтів є перспективним напрямком, оскільки дозволяє автоматизувати процеси обробки великих масивів даних і отримувати прогнози, що є значно точнішими та швидшими порівняно з традиційними методами. Завдяки розвитку новітніх технологій у галузі машинного навчання, зокрема глибинного навчання та алгоритмів класифікації, можна створювати високоточні прогнози, що дозволять більш ефективно зберігати ґрунти, попереджати ерозію та мінімізувати її негативні наслідки. ІТ-проєкт створення точних моделей на множинах динамічної різнорідної інформації забезпечує оперативне, обгрунтоване і відповідальне прийняття рішень для управління земельними ресурсами та запобігання деградації ґрунтів.