ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ЗАСОБІВ MACHINE LEARNING ПІД ЧАС ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПОДІБНИХ СОРТІВ РОСЛИН (на прикладі Lactuca sativa L. var. сapitata)

Анотація

Розглянуто технологічні підходи до використання засобів Machine Learning під час ідентифікації нових сортів сільськогосподарських рослин на підставі набору даних загальновідомих сортів, алго-ритм найближчого сусіда. Метою цієї роботи є розроблення прикладу застосування методу машин-ного навчання та оцінювання придатності його використання під час оброблення даних кодів прояву морфологічного опису сортів рослин. Під час дослідження використано й аналітичний та статистичний методи. Дослідження проводилось на прикладі даних морфологічного опису сортів Lactuca
sativa L. var. capitatа. Опробована інформаційна технологія використання засобів машинного навчан-
ня для формування комп’ютерної моделі подібних сортів салату посівного головчастого з викорис-
танням статистичного пакету IBM SPSS Statistics. У результаті експерименту з комп’ютерною
моделлю навчання встановлено, що найбільш точні результати класифікації отримано з викорис-
тання ознаки розмір головки салату посівного головчастого як цільової змінної моделі та ознаки
щільність головки салату посівного як фокусну змінну. Дослідження показало придатність застосу-
вання засобу Machine Learning під час ідентифікації груп подібних сортів салату посівного головча-
стого за морфологічними ознаками. Пакет статистичних програм IBM SPSS Statistics є зручним у
користуванні, надає досліднику широкий спектр засобів експериментування з моделлю сортів бота-
нічного таксону, дає змогу візуалізувати отримані результати моделювання з використання діаг-
рам, які добре унаочнюють результати моделювання. Головна діаграма моделі є інтерактивною, що
дозволяє досліднику експериментувати з моделлю. Цей метод може бути рекомендовано для вико-
ристання під час оброблення даних кваліфікаційної експертизи на відмінність, однорідність та ста-
більність.