Інтелектуальна система багатокласової класифікації на основі регуляризованого бустінгу
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломнa робота: 96 сторінки, 12 рисунки, 6 таблиць, 1 додаток, 26
джерела.
Метою даної дипломної роботи є розробка та реалізація інтелектуальної
системи багатокласової класифікації на основі регуляризованого бустінгу.
Робота спрямована на вивчення та вдосконалення методів класифікації для
вирішення складних завдань, де необхідно розподілити об'єкти на багато класів.
Актуальність теми - багатокласова класифікація є важливим завданням у
сфері машинного навчання та аналізу даних. Зростання обсягів даних та
складність проблем, що потребують розподілу об'єктів на багато класів,
створюють потребу у розробці нових ефективних методів класифікації.
Регуляризований бустінг є одним з потужних інструментів, який дозволяє
досягти високої точності та здатності до узагальнення.
Об'єкт дослідження: Об'єктом дослідження є інтелектуальна система
багатокласової класифікації.
Предмет дослідження: Предметом дослідження є регуляризований
бустінг та його застосування в контексті багатокласової класифікації.
В роботі розроблено програмний продукт на мові програмування Python.
Опис
Ключові слова
інтелектуальна система, машинне навчання, багатокласова класифікація, регуляризований бустінг, xgboost, оцінка продуктивності, intelligent system, machine learning, multiclass classification, regularized boosting, performance evaluation
Бібліографічний опис
Шелепало, Д. О. Інтелектуальна система багатокласової класифікації на основі регуляризованого бустінгу : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Шелепало Данило Олегович. – Київ, 2023. – 96 с.