Інформаційна система прогнозування періоду затримки тварини в притулку
Вантажиться...
Дата
2021-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 166 с., 61 рис., 46 табл., 50 джерел, 2 додатки.
Актуальність теми. Щодня в усьому світі мільйони бездомних тварин страждають на вулицях або піддаються евтаназії в притулках для тварин. Кількість котів і собак без домівок з часом тільки збільшується. Тварина, опинившись на вулиці, відчуває величезні страждання через те, що вона не в змозі подбати про себе. Якщо тваринам вдасться знайти домівки, можна буде врятувати багато дорогоцінних життів і створити більше щасливих сімей.
Вирішення таких проблем, як утримання безхатніх тварин, їх годування, лікування є фінансово затратними. Зменшення фінансових витрат притулками є актуальною задачею.
Малайзійська компанія «PetFinder», яка є платформою для захисту тварин, що містить базу даних понад 150 тис. тварин. Дана інформація може виявитися корисною для визначення терміну затримки тварини у притулку.
Ефективне прогнозування періоду затримки надасть можливість притулкам оптимально розподіляти ресурси, щоб поліпшити загальну продуктивність усиновлення, та як наслідок, зменшити витрати на притулок та виховання.
Метою роботи є підвищення ефективності роботи притулку для тварин та розподілу ресурсів на утримання тварин в притулку за рахунок прогнозування періоду перебування тварин в притулку.
Для досягнення мети поставлено та вирішено такі задачі:
Виконати порівняльний аналіз методів побудови класифікаторів періоду затримки.
Розробити алгоритми обробки текстових даних для використання текстових описів в навчальній виборці.
На основі методів комп’ютерного зору розробити алгоритми для оцінювання ступеня привабливості улюбленців за зображеннями (фото).
Побудувати моделі для вирішення задач класифікації за зображенням та за текстовим описом, підібрати параметри побудованих моделей: кількість шарів нейронної мережі, кількість епох навчання, розмірність зображень, яка подається на вхід тощо.
Розробити алгоритм надання рекомендацій за результатами вирішення задачі класифікації.
Об’єктом дослідження є процес оцінювання інтервалу перебування тварин в притулку.
Предметом дослідження є задача класифікації за зображенням та за текстовим описом.
Наукова новизна одержаних результатів полягає у тому, що для вирішення задачі класифікації застосовано комбінацію методів класифікації за зображенням та за текстовим описом.
Практичне значення отриманих результатів.
Ефективне прогнозування періоду перебування надасть можливість притулкам оптимально розподіляти ресурси, щоб поліпшити загальну продуктивність усиновлення, та як наслідок, зменшити витрати на притулок та виховання.
Публікації. Марченков І. Д. Прогнозування періоду затримки тварини в притулку з використанням методів NLP / Іван Денисович Марченков. // Norwegian Journal of development of the International Science. – 2021. – №73. – С. 65–69.
Опис
Ключові слова
обробка природної мови, комп’ютерний зір, випадковий ліс, класифікація зображень, програмний застосунок
Бібліографічний опис
Марченков, І. Д. Інформаційна система прогнозування періоду затримки тварини в притулку : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Марченков Іван Денисович. – Київ, 2021. – 135 с.