Метод інтерполяції для прогнозування метрик використання хмарних обчислень в статистичному навчанні

Abstract

В статті висвітлюються питання використання методів обчислень для інтерполяції та прогнозування кількості підприємств в Україні, що використовують хмарні обчислення та мають доступ до мережі Інтернет. Наведено основні категорії хмарних послуг, визначені на законодавчому рівні України. Розкриваються такі особливості використання хмарних технологій як-от: економія використання ресурсів, мобільність та здатність до масштабованості, дотримання безпеки даних. Обумовлюється можливість використання методу інтерполяції для розробки базової моделі прогнозування в статистичному навчанні. Підтверджується можливість використання інтерполяції поліномами Лагранжа та Ньютона в системі статистичного навчання з позиції встановлення базового опису функції для навчальної вибірки даних та її адаптації із зменшенням похибки. З використанням методів обчислення проведено оцінювання динаміки статистичних метрик використання хмарних технологій підприємствами України як: частка кількості підприємств, що купують послуги хмарних обчислень; кількість підприємств, які мають доступ до мережі Інтернет в Україні. Інформаційну базу обчислення та розробки функції прогнозу становила неповна вибірка статистичних даних діяльності підприємств України за 2018-2022 рр., поновлення якої отримано методом інтерполяції. Підтверджено гіпотезу про спадаючу тенденцію кількості підприємств, які використовують хмарні обчислення та мають доступ до мережі Інтернет. Порівнюються результати оцінювання прогнозу на основі поліномів Лагранжа та Ньютона. Обґрунтовується важливість перспектив подальших досліджень у цій галузі для виявлення потенційних викликів та можливостей для українських підприємств у впровадженні технологій хмарних обчислень.The article highlights the issue of using calculation methods for interpolation and forecasting the number of enterprises in Ukraine that use cloud computing and have access to the Internet. The main categories of cloud services defined at the legislative level of Ukraine are given. Such features of the use of cloud technologies are disclosed, such as: saving resources, mobility and scalability, compliance with data security. The possibility of using the interpolation method for the development of a basic forecasting model in statistical training is stipulated. The possibility of using interpolation by Lagrange and Newton polynomials in the system of statistical learning from the standpoint of establishing a basic description of the function for the training data sample and its adaptation with error reduction is confirmed. With the use of calculation methods, an assessment of the dynamics of statistical metrics of the use of cloud technologies by enterprises of Ukraine was carried out, such as: the share of the number of enterprises purchasing cloud computing services; the number of enterprises that have access to the Internet in Ukraine. The information base for the calculation and development of the forecast function was an incomplete sample of statistical data on the activities of Ukrainian enterprises for 2018-2022, the update of which was obtained by the method of interpolation. The hypothesis of a decreasing trend in the number of enterprises that use cloud computing and have access to the Internet has been confirmed. The results of forecast evaluation based on Lagrange and Newton polynomials are compared. The importance of the prospects of further research in this field to identify potential challenges and opportunities for Ukrainian enterprises in the implementation of cloud computing technologies is substantiated.В статье освещаются вопросы использования методов вычислений для интерполяции и прогнозирования количества предприятий в Украине, которые используют облачные вычисления и имеют доступ к сети Интернет. Представлены основные категории облачных услуг, определенные на законодательном уровне Украины. Раскрываются такие особенности использования облачных технологий как: экономия использования ресурсов, мобильность и способность к масштабируемости, соблюдение безопасности данных. Обусловливается возможность использования метода интерполирования для разработки базовой модели прогнозирования в статистическом обучении. Подтверждается возможность использования интерполяции полиномами Лагранжа и Ньютона в системе статистического обучения с позиции установления базового описания функции для обучающей выборки данных и ее адаптации с уменьшением погрешности.