Технологія "Smart reply" для продукту електронної комерції з використанням технології глибинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМілявський, Юрій Леонідович
dc.contributor.authorЦуркан, Вячеслав Олександрович
dc.date.accessioned2019-09-13T10:27:03Z
dc.date.available2019-09-13T10:27:03Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenDiploma work: 54 p., 1 fig., 3 tabl., 2 appendixes, 12 sources. The theme: «Smart reply technology for e-commerce product using deep learning technology». The paper considers the development and analysis of existing systems of smart reply using machine learning algorithms. The object of study – aggregated anonymous messages from the African Marketplace user chat. Subject of research - methods of machine and deep learning, embedding: W2V, NLP, clustering, LSTM, RNN. Purpose - create a product, analyze the algorithms needed to create it. The method of research - review and analysis of machine and machine learning methods. An analysis of the obtained results was carried out. The comparative analysis of the considered methods of machine learning is carried out. The further development of the research subject – to increase the amount of input data.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 54 с., 1 рис., 3 табл., 2 додатки, 12 джерел. В роботі розглядається розробка та аналіз існуючих систем smart reply за допомогою алгоритмів машинного навчання. Об’єкт дослідження – агреговані анонімізовані повідомлення з чату користувачів Африканського маркетплейсу. Предмет дослідження – методи машинного, глибинного навчання та ембедингу: W2V, NLP, кластеризація, LSTM, RNN. Мета роботи – створити продукт, проаналізувати алгоритми необхідні для його створення. Метод дослідження – розгляд та аналіз методів машинного та глибокого машинного навчання. Проведений аналіз отриманих результатів, виконано порівняльний аналіз розглянутих методів машинного навчання. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – збільшити кількість вхідних даних.uk
dc.format.page78 с.uk
dc.identifier.citationЦуркан, В. О. Технологія "Smart reply" для продукту електронної комерції з використанням технології глибинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Цуркан Вячеслав Олександрович. – Київ, 2019. – 78 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29265
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectsmart replyuk
dc.subjectkerasuk
dc.subjectw2vuk
dc.subjectembeddinguk
dc.subjectLSTMuk
dc.titleТехнологія "Smart reply" для продукту електронної комерції з використанням технології глибинного навчанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Tsurkan_bakalavr.docx
Розмір:
26.88 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи