Бакалаврські роботи (ММАД)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено бакалаврські проекти (роботи) на здобуття ступеня бакалавра.
Переглянути
Перегляд Бакалаврські роботи (ММАД) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 91
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Iнформацiйний вплив на динамiку рейтингу довiри з урахуванням моделi Рiкера(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Драгой, Янiна Миколаївна; Терещенко, Іван МиколайовичМетою дослiдження полягає у тому, щоб визначити та проаналiзува- ти як iнформацiйнi повiдомлення впливають на змiну думки, кожної групи виборцiв. Об’єктом дослiдження будуть три групи виборцiв, а також кiль- кiсть iнформацiйних повiдомлень, що потрiбна для змiни їх думки. Тодi математична модель динамiки рейтингу та антирейтингу довiри i модель поширення iнформацiйних повiдомлень — це предмет дослiдження. У ходi дослiдження було побудовано математичну модель динамiки рейтингу довiри до кандидата з урахуванням iнформацiйного впливу на виборцiв. Модель створена на основi двох вже вiдомих моделях, що дослi- джують соцiальнi табiологiчнi процеси. Результати роботи представленi у видi графiкiв iз описом, що аналiзує отриманi результати. В описi результа- тiв також наведено наскiльки кожна ситуацiя є виграшною чи програшною для кандидатiв.Документ Відкритий доступ Iнформацiйний вплив на динамiку рейтингу довiри з урахуванням моделi Рiкера(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Драгой, Янiна Миколаївна; Терещенко, Іван МиколайовичКвалiфiкацiйна робота мiстить: 44 стор., 8 рисункiв, 0 таблиць, 8 джерел. Метою дослiдження полягає у тому, щоб визначити та проаналiзувати як iнформацiйнi повiдомлення впливають на змiну думки, кожної групи виборцiв. Об’єктом дослiдження будуть три групи виборцiв, а також кiлькiсть iнформацiйних повiдомлень, що потрiбна для змiни їх думки. Тодi математична модель динамiки рейтингу та антирейтингу довiри i модель поширення iнформацiйних повiдомлень — це предмет дослiдження. У ходi дослiдження було побудовано математичну модель динамiки рейтингу довiри до кандидата з урахуванням iнформацiйного впливу на виборцiв. Модель створена на основi двох вже вiдомих моделях, що дослiджують соцiальнi табiологiчнi процеси. Результати роботи представленi у видi графiкiв iз описом, що аналiзує отриманi результати. В описi результатiв також наведено наскiльки кожна ситуацiя є виграшною чи програшною для кандидатiв.Документ Відкритий доступ Алгоритм розпізнавання цілі із використанням попередньої фільтрації(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Кухар, Богдан Вікторович; Тітков, Дмитро ВалерійовичКваліфікаційна робота містить : 48 стор., 18 рисунків, 2 таблиці та 21 джерел. Мета роботи полягає у вдосконаленні наявних алгоритмів відслідковування об’єктів шляхом попередньої фільтрації зображення. Об’єктом дослідження є сучасні системи спостереження. Тоді алгоритми трекінгу цілей та методи попередньої фільтрації зображення – предмет дослідження. У роботі було опрацьовано проблеми сучасних систем спостереження, що дало можливість коректно поставити та реалізувати задачу ефективного алгоритму захоплення цілі без безпосередньої участі оператора у реальному часі. В його основі лежать метод трекінгу MIL Tracker та споcіб попередньої фільтрації за допомогою Лапласіана. Результати дослідження наведені у вигляді порівняльних таблиць та знімків роботи покращеного алгоритму на різних відеопотоках.Документ Відкритий доступ Алгоритми машинного навчання для прогнозування відтоку користувачів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023-06-20) Янушев, Антон Олександрович; Яйлимова, Ганна ОлексіївнаКвалiфiкацiйна робота мiстить: 55 стор., 25 рисунки, 1 таблиця, 7 джерел. Мета роботи полягає в створенні конкурентної моделі машинного навчання для прогнозування відтоку користувачів для бізнесу різних сфер. Об’єктом дослідження є методи машинного навчання для прогнозування відтоку клієнтів (churn) в компанії. У даному дослідженні проаналізовано різні алгоритми машинного навчання, що використовуються для прогнозування відтоку клієнтів в різних компаніях та галузях. Досліджено ефективність різних алгоритмів машинного навчання у прогнозуванні відтоку клієнтів та визначено найбільш ефективні алгоритми для застосування у бізнесі. Практичне значення роботи полягає в оцінці відтоку користувачів що дає змогу своєчасно реагувати та утримувати клієнтів.Документ Відкритий доступ Аналіз ефективності методів машинного навчання для задач розпізнавання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Геніцой, Павло Олексійович; Куссуль, Наталія МиколаївнаДокумент Відкритий доступ Бінокулярний стереозір для зображень тканиноподібних поверхонь(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Ківа, Олексій Костянтинович; Водолазський, Євген ВалерійовичДокумент Відкритий доступ Визначення множин місць розташування сміттєпереробних заводів з урахуванням дорожньої мережі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Кузьмук, Крістіна Анатоліївна; Терещенко, Іван МиколайовичПояснювальна записка дипломної роботи за обсягом становить 50 сторінок тексту, містить 21 ілюстрацію, 7 таблиць та 2 додатки. Для дослідження було використано 16 бібліографічних найменувань. У роботi розглянуто теоретичне пiдґрунтя, особливості та постановка задачi визначення множин місць розташування сміттєпереробних заводів з урахуванням дорожньої мережі. Також проведено аналiз iснуючої літератури та публікацій у даному напрямку. Було розглянуто роботи, що дослiджували визначення множин місць розташування сміттєпереробних заводів. Також було проаналiзовано задачу визначення оптимального місцерозташування об’єкта інфраструктури з утилізацї та переробки відходів. Цей досвiд було узагальнено, видiлено переваги та недолiки кожного з методiв. На його основi було розроблено багатокритеріальну оптимізаційну задачу визначення множин мiсця розташування сміттєпереробних заводів з урахуванням дорожньої мережі та застосовано її на прикладi Київської області. В результатi отримано оптимальне рішення для визначення множин місць розміщення сміттєпереробних заводів.Документ Відкритий доступ Визначення оптимального мiсця розташування нових депо в мережi громадського транспорту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Iванець, Лев Iгорович; Терещенко, Іван МиколайовичДокумент Відкритий доступ Визначення оптимального складу коаліцій для зменшення впливу ворожих агентів на інформаційне середовище суспільства(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Равська, Анастасія Олександрівна; Терещенко, Іван МиколайовичДипломна робота за обсягом становить 56 сторінок тексту, містить 34 ілюстрації та 1 додаток. Для дослідження було використано 10 бібліографічних найменувань. В даній роботі розглянуто вплив ворожих агентів на інформаційне середовище суспільства з метою просування своїх наративів. Побудовано модель їхнього впливу, а на противагу їм описуються способи протидії різних контрагентів, що можуть об'єднуватися між собою у коаліції для збільшення ефективності своїх дій. На основі побудованої математичної моделі було створено алгоритм, з допомогою якого можна визначити який склад коаліцій є оптимальним для зменшення впливу агентів на інформаційне середовище суспільства.Документ Відкритий доступ Виявлення невидимих рухів за допомогою Ейлерового збільшення(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Захарченко, Катерина Анатоліївна; Куссуль, Наталія МиколаївнаДокумент Відкритий доступ Дослiдження властивостей SIR-моделi з нефiксованим iндексом iнфiкування(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Квашин, Едуард Дмитрович; Орєхов, Олександр АрсенійовичКвалiфiкацiйна робота мiстить: 94 стор., 16 рисункiв, 1 таблиця, 14 джерел. Метою цiєї бакалаврської роботи є дослiдження i розробка SIR-моделi з нефiксованим iндексом iнфiкування. Об’єктом дослiдження є поширення хвороби в популяцiї, а предметом дослiдження є нефiксований iндекс iнфiкування та його вплив на динамiку хвороби. Пiд час дослiдження були проаналiзованi рiзнi варiанти SIR-моделi з нефiксованим iндексом iнфiкування, вивчаючи їх вплив на процес поширення хвороби. Були виконанi математичнi розрахунки та комп’ютернi симуляцiї для оцiнки параметрiв моделi та вивчення їх поведiнки. Основнi результати дослiдження показують, що нефiксований iндекс iнфiкування має значний вплив на динамiку хвороби. Спостерiгалося, що змiна значень нефiксованого iндексу може призводити до змiн швидкостi поширення хвороби.Документ Відкритий доступ Дослідження українського сегменту Вікіпедії засобами аналізу складних мережевих структур(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Дербаль, Богдан Васильович; Орєхов, Олександр АрсенійовичДипломна робота присвячена аналізу складних мережевих структур українського сегменту Вікіпедії. Робота складається з 47 сторінок, включає 16 ілюстрації та посилається на 8 джерел літератури. Об'єктом дослідження є український сегмент Вікіпедії, який є складною мережевою структурою, що включає безліч статей, гіперпосилань та взаємозв'язків між ними. Мета дослідження полягає в аналізі та розумінні структури, взаємозв'язків та характеристик українського сегменту Вікіпедії. Метою є отримання інсайтів щодо взаємодії та динаміки інформації, виявлення потенційних дірок у покритті українського сегменту Вікіпедії. Для досягнення мети було використано: 1. Огляд існуючих досліджень що до аналізу мережевих структур. 2. Використання API Вікіпедії для збору даних необхідних для подальшого дослідження. 3. Використання програмних засобів для роботи з графовими структурами та аналізу мереж, таких як Gephi та бібліотека Python NetworkX. 4. Використовуючи зібрані метрики було виконано аналіз мережі.Документ Відкритий доступ Екстраполяція якості повітря в міському середовищі з обмеженою кількістю станцій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Городецька, Дар’я Костянтинівна; Яйлимова, Ганна ОлексіївнаЗ початком пандемії COVID-19 та повномасштабного вторгнення росії в Україну 24 лютого 2022 року, країна зіткнулася з багатьма проблемами, одна з яких досі не отримує належної уваги. Це проблема погіршення якості повітря. Пандемія спричинила численні зміни в екології, зокрема в якості повітря через зміну промислового виробництва та транспортних звичок. Воєнні дії призвели до додаткового забруднення навколишнього середовища, що також вплинуло на якість повітря. Внаслідок цих подій, місто Київ, як і багато інших регіонів України, зіткнулося з суттєвими викликами щодо моніторингу та оцінки стану якості повітря. Даних моніторингу недостатньо через малу кількість станцій заміру показників, тому для розв’язання поставленої задачі в дипломній роботі використовуються IDW модель екстраполяції даних та Griddata модель, яка використовується для екстраполяції нерегулярно розподілених даних на регулярну сітку, порівняльний аналіз моделей для визначення найкращої моделі. В роботі досліджено дані показників якості повітря міста Київ за 2022 р. для навчання двох моделей екстраполяції даних.Документ Відкритий доступ Застосування генеративно-змагальних мереж для покращення якостi сегментацiї супутникових знiмкiв(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Шкалiков, Олег Володимирович; Куссуль, Наталія МиколаївнаДокумент Відкритий доступ Застосування комп’ютерного зору та статистичного аналізу для футбольних даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Должко, Назарій Валентинович; Яйлимова, Ганна ОлексіївнаМетою роботи є створення системи яка відстежуватиме положення гравців, рефері та м‘яч на полі. Роботу можна поділити на три частини.Перша про аналіз наявних систем, та загальне уявлення про футбольну аналітику. Друга частина опис процесу створення власної системи. У третьому про застосування машинного навчання з метою передбачити переможця матчу.Документ Відкритий доступ Застосування методів градієнтного бустингу на прикладі задач аналізу тональності тексту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Асєко-Нкілі, Андрій Мігельович; Яворський, Олександр АндрійовичНазва кваліфікаційної роботи: " Застосування методів градієнтного бустингу на прикладі задач аналізу тональності тексту". Опис роботи: Робота складається з 42 сторінок, включає 13 рисунків, 4 таблиці та містить 19 джерел. Метою роботи є створення реалізації та дослідження побудованої моделі градієнтного бустингу для класифікації думок у тексті. Об'єктом дослідження тональність тексту та думки які він поширює. У ході дослідження була розроблена модель градієнтного бустингу для класифікації тональності повідомлень. В роботі представлений детальний аналіз передобробки даних, включаючи особливості даних та їх вплив на роботу моделі. Результати роботи представлені у вигляді графіків з аналізом отриманої моделі та її ефективності. Вказані напрямки можливого вдосконалення отриманих результатів.Документ Відкритий доступ Комбінований метод заповнення пропусків від хмар на супутникових зображеннях у AOD каналі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кравчук, Олександр Артемович; Яйлимова, Ганна ОлексіївнаАерозольна оптична глибина (AOD) є універсальним критерієм, який дає змогу в тому числі виміряти якість повітря в атмосфері. Супутникові ж дані забезпечують глобальний моніторинг і надають можливість спостерігати за станом повітря у віддалених і важкодоступних регіонах, де наземні датчики відсутні. Проте наявність хмар значно ускладнює отримання надійних даних про AOD, оскільки вони затуляють огляд супутників на поверхню Землі. Зазвичай моделі для заповнення пропусків від хмар у AOD каналі потребують безхмарних знімків для навчання, проте для деяких регіонів, зокрема у помірному та північніших кліматичних поясах, отримати такі знімки стає майже неможливо. Для вирішення цієї проблеми у дослідженні був запропонований ансамбль моделі на основі ICW і нейромережі LSTM CNN-Autoencoder. Перша модель може працювати навіть при відсутності непошкоджених знімків у начальній вибірці, проте її точність при високому рівні хмарності сильно деградує. Тож за допомогою неї на малохмарних знімках був сформований набір даних для навчання другої, більш потужної, моделі в ансамблі, яка здатна заповнювати пропуски від хмар з високою точністю і за будь-якого рівня хмарності. Також у роботі були запропоновані дві модифікації для архітектури нейромережевої моделі. Перша (ML-ConvLSTM-UE) являє собою модифікацію енкодеру UNet-подібного автоенкодеру і розширює його ще одним паралельним енкодером з ConvLSTM шарами. Друга модифікація замінює пулінг шари автоенкодеру на згорткові шари зі страйдом і ядром, розмір якого постійно збільшується. У роботі використовувалися дані про AOD із супутникової колекції MCD19A2 для частини території Франції за 2010 – 2023 роки.Документ Відкритий доступ Короткострокове прогнозування продажів мережі роздрібних магазинів одягу за допомогою топологічного аналізу часових рядів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бондарець, Яків Андрійович; Яворський, Олександр АндрійовичУ даній роботі розглядаються підходи до прогнозування продажів мережі роздрібних магазинів одягу, а саме – використання топологічних властивостей часового ряду та кластеризації часового ряду і подальшого використання алгоритмів прогнозування та порівняння якості їх роботи. В ході дослідження, було показано що використання топологічного представлення часового ряду при прогнозуванні продажів, дозволило отримати менше середнє значення RMSE, в порівнянні з кластеризацією K-means DTW по продажах. Це спостереження підтверджено як на тестовій вибірці, так і на кросс – валідації.Документ Відкритий доступ Крос-модальні представлення налаштовані на MusicCaps для пошуку музики за текстовим описом(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Плахтій, Гліб Олексійович; Яворський, Олександр АндрійовичПояснювальна записка дипломної роботи за обсягом становить 42 сторінки, містить 12 таблиці та 8 рисунків. Для дослідження було використано 11 бібліографічних найменувань. Музика є важливою складовою нашого життя. І з кожним днем її кількість тільки збільшується. Тому проблема пошуку музики є дуже актуальною. Текстовий опис є одним з основних способів, за допомогою якого люди виражають свої музичні вподобання або шукають певні типи пісень. Наприклад, користувачі можуть використовувати слова, які описують настрій (веселий, сумний, енергійний), жанр (рок, поп, електронна музика) або характеристики звучання (акустичний, експериментальний, ритмічний) для пошуку музики, яка відповідає їхнім потребам. В даній роботі для вирішення цієї задачі використовується моделі машинного навчання для створення крос-модальних представлень. Дана модель створює такі векторні представлення музики та тексту, що знаходяться близько один до одного, якщо текст описує музику. За допомогою цього з бібліотеки музики можна вибрати ті треки які найбільше підходять під текстовий опис. Основний внесок цієї дипломної роботи полягає в використані унікального датасетсу в межах задачі пошуку музики за текстовим описом. Також в цій роботі були запропоновані нові модифікації існуючих моделей.Документ Відкритий доступ Математичнi методи оцiнки якостi земельних ресурсiв та прогнозування вартостi землi(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Шередеко, Олександр Володимирович; Яйлимова, Ганна ОлексіївнаКвалiфiкацiйна робота мiстить: 69 стор., 21 рисунки, 52 таблиць, 10 джерел. У данiй роботi дослiджуються данi про якiсть та цiну земель в Українi. Метою дослiдження є аналiз якостi та побудова прогнозу цiни землi використовуючи рiзнi фактори. Для цього викориристовувалися математичнi методи аналiзу, моделi регресiї та моделi класифiкацiї. В ходi дослiдження було розглянуто основнi пiдходи до методiв математичного аналiзу, до побудови регресiйних моделей, зокрема лiнiйної,полiномiальної,лассо та дерев з градiєнтним пiдсиленням, а також методи класифiкацiї. Було виявлено основнi залежностi мiж ознаками у наборi даних, здiснено попередню обробку даних та протестовано декiлька моделей, щоб знайти ту, яка працює найкраще. За допомогою моделей був побудований прогноз цiни землi та класифiкацiя по рiзним факторам.