2025

Постійне посилання на фонд

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/73841

Переглянути

Перегляд 2025 за Ключові слова "004.89"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Software architecture for creating a psychological portrait of a person based on social media activity
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Mytnyk, D.; Gavrilenko, O.; Bogdanova, N.
    In this paper, we have developed and implemented a software architecture for creating a psychological portrait of a person based on social media activity. A modern person spends a lot of time on social media and leaves a digital footprint there that is highly correlated with their psychological characteristics. Based on social media data, we can understand behavioral patterns, a person's temperament type, etc. The aim of this study is to automate the construction of a psychological portrait of a person based on social media activity. This paper focuses on the use of the personality model approach to formalize a psychological portrait, namely the Big Five and the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI). Accordingly, a mathematical formulation of the problem was developed. In accordance with the created formulation, this task was formalized as a multi-label classification problem and a neural network approach was used to solve it. We decided to use a large language models approach as at the time of writing this architecture shows state-of-the-art results on most natural language processing tasks. The Large Language Model Meta AI architecture was chosen as the neural network architecture. The scientific novelty is the use of the multitask finetuning approach for this task. The instruction tuning dataset was built based on the «Essays I» and «MBTI Dataset» datasets. The study proved that using this approach can significantly improve the model's results compared to training on each task separately. A distributed architecture for analyzing social media posts was designed and implemented. Further work includes improving the accuracy of the neural network by collecting more data and introducing feedback mechanisms. The article also presents the intended use of the system and its limitations. The results of this study are important for such areas as human resources, marketing or forensics.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Генетичні алгоритми в автоматизації створення нейронних мереж
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Паєвський, Д.; Остапченко, К.; Лісовиченко, О.
    Робота присвячена автоматизації процесу проектування моделей штучних нейронних мереж (ШНМ) із застосуванням генетичних алгоритмів. Розглянуто сучасні підходи до автоматизованого проектування. Проаналізовано основні проблеми, зокрема застрягання у локальних мінімумах, високу обчислювальну складність та необхідність точного налаштування гіперпараметрів. В результаті запропоновані методи, що поєднує еволюційні стратегії, оператори мутації та відбору, для побудови оптимальних архітектур ШНМ. Зокрема, розроблено алгоритм, який інтегрує генетичний пошук із навчанням моделей, враховуючи специфіку прикладних задач. Особливу увагу приділено оптимізації ймовірності мутації та адаптації параметрів, що забезпечує гнучкість і продуктивність підходу. Таким чином, результати дослідження показують, що використання генетичних алгоритмів для автоматизованого проектування ШНМ дозволяє суттєво підвищити ефективність та адаптивність моделей, забезпечуючи їхню відповідність прикладним задачам.