Інтелектуальна система багатокласової класифікації на основі регуляризованого бустінгу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЧумаченко, Олена Іллівна
dc.contributor.authorШелепало, Данило Олегович
dc.date.accessioned2023-09-16T15:33:43Z
dc.date.available2023-09-16T15:33:43Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломнa 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.uk
dc.description.abstractotherBachelor's thesis: 96 pages, 12 figures, 6 tables, 1 appendix, 26 references. The aim of this bachelor's thesis is to develop and implement an intelligent system for multiclass classification based on regularized boosting. The work is focused on studying and improving classification methods for solving complex tasks that involve assigning objects to multiple classes. The relevance of the topic lies in the fact that multiclass classification is an important task in the field of machine learning and data analysis. The increasing volume of data and the complexity of problems requiring the allocation of objects to multiple classes create a need for the development of new effective classification methods. Regularized boosting is one powerful tool that enables achieving high accuracy and generalization capability. The object of the research is the intelligent system for multiclass classification. The subject of the research is the regularized boosting and its application in the context of multiclass classification. The software product has been developed in the Python programming language.uk
dc.format.extent96 с.uk
dc.identifier.citationШелепало, Д. О. Інтелектуальна система багатокласової класифікації на основі регуляризованого бустінгу : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Шелепало Данило Олегович. – Київ, 2023. – 96 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60449
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectінтелектуальна системаuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectбагатокласова класифікаціяuk
dc.subjectрегуляризований бустінгuk
dc.subjectxgboostuk
dc.subjectоцінка продуктивностіuk
dc.subjectintelligent systemuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectmulticlass classificationuk
dc.subjectregularized boostinguk
dc.subjectperformance evaluationuk
dc.titleІнтелектуальна система багатокласової класифікації на основі регуляризованого бустінгуuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shelepalo_bakalavr.pdf
Розмір:
1.14 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи