ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ У СТВОРЕННІ АДАПТИВНИХ ІНТЕРФЕЙСІВ КОРИСТУВАЧА З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ У СТВОРЕННІ АДАПТИВНИХ ІНТЕРФЕЙСІВ КОРИСТУВАЧА З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ Анотація.Актуальність дослідження зумовлена зростанням вимог до персоналізації, швидкодії та ергономічної узгодженості цифрових сервісів, де традиційні інтерфейси не здатні забезпечити належної адаптивності та врахувати динаміку поведінки користувачів.У таких умовах інтеграція методів машинного навчання (далі -ML) в інтерфейсні рішення є необхідною передумовою підвищення ефективності взаємодії людини з інформаційними системами.Метою статті є обґрунтування принципів формування адаптивних інтерфейсів на основі алгоритмів ML та визначення їхнього потенціалу для підвищення продуктивності, точності й персоналізації цифрової взаємодії.Методи дослідження передбачали системний аналіз підходів до побудови адаптивних інтерфейсів, моделювання поведінкових характеристик користувачів, узагальнення алгоритмів ML та оцінювання ефективності інтеграції інтелектуальних модулів у різні типи інформаційних систем.Додатково застосовано інструменти критичного аналізу для виявлення обмежень та ергономічних ризиків.У результаті дослідження встановлено, що використання ML забезпечує можливість формування динамічних моделей користувацької поведінки, прогнозування намірів та автоматичного налаштування структурних, змістових № 13(54) 2025 2219 і візуальних параметрів інтерфейсу.Доведено, що ці механізми підвищують точність взаємодії, скорочують кількість операцій, зменшують когнітивне навантаження та оптимізують робочі сценарії в корпоративних, медичних, освітніх, фінансових та промислових системах.Визначено основні науковотехнічні, організаційні та ергономічні перешкоди, зокрема непрозорість моделей, обмеженість поведінкових даних, складність інтеграції в гетерогенні архітектури та ризики надмірної персоналізації.У висновках узагальнено, що адаптивні інтерфейси з ML формують підґрунтя для переходу до проактивних, контекстно чутливих інформаційних систем, здатних підтримувати стабільність, комфортність і високу продуктивність взаємодії.Перспективи подальших досліджень убачаються у створенні формалізованих критеріїв оцінювання адаптивності, розробленні пояснюваних моделей штучного інтелекту (далі -ШІ), удосконаленні інтеграційних стандартів та застосуванні цифрових двійників для відтворення й оптимізації поведінкових сценаріїв користувачів.