В данной выпускной квалификационной работе исследуется возможность применения алгоритмов интеллектуального анализа данных для мониторинга информационной системы на предмет вероятного появления сбоев и ошибок. Проведён анализ существующих решений алгоритмов машинного обучения и статистики для проблем подобного рода. Рассмотрены и применены алгоритмы машинного обучения и методы определения оптимальной модели для решения конкретной задачи на данных определенной структуры. Выбрана модель, обеспечивающая наибольшую точность предсказаний, и проведена оптимизация, позволяющая сократить затраты временных и вычислительных ресурсов.

In this paper, the possibility of using data mining algorithms to monitor an information system for the occurrence of probable failures and errors is explored. The analysis of existing solutions of machine learning algorithms and statistics for problems of this kind was carried out. Algorithms of machine learning and methods for determining the optimal model for solving a specific problem on the data of a certain structure are considered and applied. The model that provides the most accurate predictions was chosen, and optimization was carried out to reduce the time and computational resources.