Ұсынылып отырған мақалада автокөліктердің бағасын болжау мақсатында машиналық оқыту алгоритмдері қолданылады. Көліктердің бағасын болжау – қазіргі заманда өзекті мәселелердің бірі, оның себебі автокөліктер қоланушылардың саны жылдан жылға дүние жүзі бойынша геометриялық прогрессиямен артуда. Сондықтан бұл мәселеде көліктердің бағасын шамамен алдын ала біліп отыру көптеген автокөлік иелері үшін қызықты болуы мүмкін. Көліктің құрастырылған мерзімі, жүгірісі, көлемі және басқа да параметрлері машиналық оқыту үрдісі үшін қажетті мәлімет болып табылады. Осы параметрлер негізінде кез-келген автокөлік бағасына болжауға қажетті деректерді жіктеп, оқытуға қажетті датасетті құрылған болатын. Осы мәліметтер жиыны негізінде біршама қызықты болжамдар жасалды. Мақаланың мақсаты – деректерді алдын-ала өңдеуді қарастырып, жасанды интеллект бағыты автокөліктердің бағасын болжау негізінде қандай жетістіктерге жеткенін айқындау және талдау. Зерттеуде статистикалық талдаулар мен машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып гибридті болжау әдістері пайдаланылған.
Түйін сөздер: машиналық оқыту, жіктеу мәселелері, логистикалық регрессия, кездейсоқ орман, шешім ағашы, k-жақын көршілер, REST API.
