Магістерські роботи (БМК)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/22016

Переглянути

Перегляд Магістерські роботи (БМК) за Автор "Бовсуновська, Катерина Сергіївна"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз недоступний
    ДокументВідкритий доступ
    Система аналізу великих баз даних з використанням дерев розв’язків
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кравець, Олексій Володимирович; Бовсуновська, Катерина Сергіївна
    Актуальність теми. Дослідження має актуальність у контексті розвитку рекомендаційних систем як маркетингового інструменту, оскільки пропонує унікальних гібридний алгоритм функціонування системи, з одного боку, да надає доступ до використання системи малим та середнім бізнесам, з іншого боку. Проект надає підприємствам можливість доступу до високоякісних аналітичних інструментів, мінімізуючи потребу у значних інвестиціях у розвиток власних аналітичних відділів. Важливість цієї роботи полягає у використанні новітніх досягнень машинного навчання та штучного інтелекту для ефективнішої взаємодії бізнесів з клієнтами та збільшення обсягів продажів. Мета дослідження. Вдосконалення концепції, моделювання, конструювання та програмна реалізація спеціалізованої рекомендаційної системи, що використовує гібридну модель, джерелом даних для якої є експертні знання та додаткова інформація про лікарські засоби, включаючи склад, аналоги, протоколи лікування та оцінки їх успішності. Практичне значення одержаних результатів. Практичною цінністю такого рішення є якісне покращення маркетингових можливостей підприємств без необхідності побудови власної системи, модернізації обчислюваних потужностей, тощо. Економічні розрахунки доказують доцільність створення стартапу за напрямком магістерської дисертації
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Система детекції та розпізнавання облич за допомогою методу k - найближчих сусідів
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Іванішин, Іван Володимирович; Бовсуновська, Катерина Сергіївна
    Магістерська дисертація за темою «Система детекції та розпізнавання облич за допомогою методу k - найближчих сусідів» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Іванішиним Іваном Володимировичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині», та складається зі: вступу; 4 розділів («Аналітичний огляд літературних джерел», «Теоретична частина», «Аналітична частина», «Практична частина»), розділу з розрахунокм стартап-проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 43 найменування. Загальний обсяг роботи 88 сторінки. Актуальність теми. Останнім часом широкого поширення набуває відеоаналітика - технологія, котра використовує методи комп'ютерного зору з метою автоматизованого збору та аналізу різноманітної інформації на основі послідовності зображень, отриманих з відеокамер в реальному часі або із записів відео. Дану технологію можна використовувати у системах відеоспостереження, системах безпеки, транспорті чи торгівлі. Рішення цієї проблеми, перш за все, має пряме застосування в системах ідентифікації особистості та контролю доступу. Мета і завдання дослідження. Метою роботи є покращення ефективності розпізнавання особи на відеозображенні у режимі реального часу, з використанням методу k-найближчих сусідів та розробки системи розпізнавання облич. Завдання для вирішення поставленої задачі: 1. Огляд і аналіз існуючих рішень. 2. Дослідження методів і алгоритмів, вимог для вирішення поставленого завдання. 3. Розробка окремих модумлів для детекції та ідентифікації облич. 4. Створення прикладної програми – системи розпізнавання облич. 5. Тестування роботи програмного забезпечення. Об’єкт дослідження. Процес розпізнавання образів. Предмет дослідження. Система для детекції та розпізнавання облич. Методи дослідження. Методи розпізнавання образів для ідентифікації людини у відеозображенні.