Proceedings of the International scientific and practical conference ―Advances in Science and Humanity‖ (March 29-31, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Vienna, Austria, 2026. - 176 p.

45 Експериментальна частина включала порівняння двох підходів до прогнозування: статичного, у якому модель навчається один раз і не оновлюється, та адаптивного, у якому модель перенавчається при виявленні дрейфу. У процесі експериментів здійснювався безперервний моніторинг метрик якості, що дозволяло фіксувати моменти деградації моделі. Отримані результати показали, що запропонована система здатна ефективно виявляти зміни у даних і відповідно адаптувати модель. Зокрема, використання комбінованого підходу до виявлення дрейфу дозволило зменшити затримку виявлення змін порівняно з використанням окремих методів. Адаптивні моделі демонстрували стабільнішу поведінку та нижчі значення похибки прогнозування, що узгоджується з результатами інших досліджень у галузі [3–5]. Водночас у процесі дослідження виявлено низку практичних аспектів, що впливають на ефективність системи. Зокрема, вибір розміру ковзного вікна та порогів для виявлення дрейфу суттєво впливає на чутливість системи. Надто чутливі налаштування можуть призводити до частих хибнопозитивних спрацьовувань і, як наслідок, до надмірного перенавчання моделі. З іншого боку, недостатня чутливість призводить до запізнілого реагування на зміни. Таким чином, важливим є налаштування балансу між швидкістю адаптації та стабільністю прогнозування. У цілому, запропонований підхід демонструє, що поєднання методів машинного навчання з принципами програмної інженерії дозволяє створювати ефективні та масштабовані системи прогнозування, здатні працювати в умовах змінюваних даних. Висновки. У результаті виконаного дослідження розв’язано актуальну задачу проєктування та реалізації програмних компонентів інтелектуальної системи прогнозування, здатної функціонувати в умовах нестаціонарних даних. Обґрунтовано необхідність використання адаптивних підходів до побудови прогнозних моделей, що враховують зміну статистичних властивостей даних у часі. Проведений аналіз існуючих методів виявлення дрейфу дозволив