Применение методов машинного обучения в веб-сервисе аренды автомобилей

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

Учреждение образования

«Гродненский государственный университет имени Янки Купалы»

Факультет математики и информатики

Кафедра фундаментальной и прикладной математики

КАШИРСКИЙ НИКИТА ВАЛЕРЬЕВИЧ

Применение методов машинного обучения в веб-сервисе аренды автомобилей

Курсовая работа №1

студента 3 курса специальности

6-05-0533-09 «Прикладная математика»

дневной формы получения образования

Гродно 2026

РЕЗЮМЕ

Тема курсовой работы:

«Применение методов машинного обучения в веб-сервисе аренды автомобилей

Работа содержит: 30 страницы, 13 рисунков, 9 использованных источников литературы.

Ключевые слова: веб-сервис, аренда автомобилей, машинное обучение, прогнозирование стоимости, чат-бот, Supabase, JavaScript, база данных, клиент-серверная архитектура.

Объект исследования: веб-сервис онлайн-бронирования автомобилей с интеграцией аналитических и интеллектуальных модулей.

Предмет исследования: методы и средства разработки веб-сервиса с применением машинного обучения для анализа рыночных данных, прогнозирования стоимости автомобилей и автоматизации взаимодействия с пользователями.

В ходе выполнения курсовой работы были использованы следующие технологии и инструменты: HTML, CSS, JavaScript, Python, Scikit-learn, библиотека BeautifulSoup, облачная платформа Supabase, PostgreSQL, REST API, асинхронные запросы (fetch, async/await), Row Level Security (RLS).

Целью курсовой работы является разработка веб-сервиса аренды автомобилей, обеспечивающего удобный интерфейс для пользователей, централизованное хранение и обработку данных, прогнозирование стоимости транспортных средств с использованием методов машинного обучения, а также автоматизированное взаимодействие с пользователем через интеллектуальный чат-бот.

SUMMARY

Term Paper Topic:

« Application of Machine Learning Methods in a Car Rental Web Service»

Course project: 30 pp, 13 fig., 9 ref.

Keywords: web service, car rental, machine learning, price prediction, chatbot, Supabase, JavaScript, database, client-server architecture.The object of this research is an online car booking web service.

Object of research: a web service for online car booking with integrated analytical and intelligent modules.

Subject of research: methods and tools for developing a web service using machine learning technologies for market data analysis, vehicle price prediction, and automation of user interaction.

Technologies and tools used: HTML, CSS, JavaScript, Python, Scikit-learn, BeautifulSoup library, Supabase cloud platform, PostgreSQL, REST API, asynchronous requests (fetch, async/await), Row Level Security (RLS).

The purpose of the coursework is to develop a car rental web service that provides a user-friendly interface, centralized data storage and processing, vehicle price prediction using machine learning methods, as well as automated interaction with users through an intelligent chatbot.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ        5

1. АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ВЕБ-СЕРВИСАХ АРЕНДЫ АВТОМОБИЛЕЙ        8

1.1 Анализ современных веб-сервисов аренды автомобилей        8

1.2 Методы машинного обучения для анализа и прогнозирования        9

1.3 Использование интеллектуальных чат-ботов в веб-приложениях        10

2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ВЕБ-СЕРВИСА АРЕНДЫ АВТОМОБИЛЕЙ        11

2.1 Проектирование архитектуры веб-приложения        11

2.2 Разработка пользовательского интерфейса веб-сервиса        13

2.3 Разработка серверной части и базы данных        15