Вдосконалення візуалізації дерев рішень з використанням 3D-моделей для категоризації вхідних даних

Abstract

Магістерська робота присвячена вдосконалення візуалізації дерев рішень за допомогою 3D-технологій. В даній магістерській роботі розглянуто та досліджено принципи та методи вдосконалення візуалізації дерев рішень з використанням 3D-моделей для категоризації даних. Практичне значення результати дослідження можуть бути використані у сферах аналітики, прийняття рішень та управління даними, полегшуючи роботу фахівців та покращуючи якість прийнятих рішень. Пояснювальна записка магістерської роботи складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків та 3 додатків. У вступі визначається актуальність теми, сформульовані мета, об’єкт, предмет та завдання дослідження та розроблення, а також гіпотези, наукова новизна та практичне значення магістерської роботи. У першому розділі розглядається термін «теорія прийняття рішень». У другому розділі розглядається термін «дерево прийняття рішень» як інструмент для прийняття рішень. У третьому розділі, було розглянуті та проаналізовані методи та інструменти візуалізації та категоризації даних у сфері комп'ютерної інженерії. У четвертому розділі було проведено дослідження та отримання вихідних даних з пульсоксиметра, а також його 3D-модель в Autodesk MAYA.The master's thesis is devoted to the improvement of visualization of decision trees using 3D technologies. In this master's thesis, the principles and methods of improving the visualization of decision trees using 3D models for data categorization are considered and researched. The practical significance of the research results can be used in the areas of analytics, decision-making and data management, facilitating the work of specialists and improving the quality of decisions made. The explanatory note of the master's thesis consists of an introduction, four chapters, conclusions and 3 appendices. The introduction determines the relevance of the topic, formulates the goal, object, subject and tasks of research and development, as well as hypotheses, scientific novelty and practical significance of the master's work. The first chapter examines the term "decision making theory". The second chapter examines the term "decision tree" as a decision-making tool. In the third chapter, the methods and tools of data visualization and categorization in the field of computer engineering were considered and analyzed. In the fourth chapter, research was conducted and the initial data from the pulse oximeter, as well as its 3D model in Autodesk MAYA, were obtained.