Методи конденсації даних для створення синтетичного датасету

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШаповал, Наталія Віталіївна
dc.contributor.authorВергелюк, Олександр Андрійович
dc.date.accessioned2024-09-19T09:23:11Z
dc.date.available2024-09-19T09:23:11Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 101 с., 24 рис., 7 табл., 63 посилань, 2 додатки. Об’єкт дослідження – методи навчання нейронних мереж, які дозволяють зменшити обсяг навчальної вибірки, але при цьому зберігають високу точність моделі. Предмет дослідження – методи конденсації зображень для задачі класифікації. Мета роботи – провести порівняльний аналіз існуючих методів конденсації даних на реальних наборах даних та оцінити ефективність застосування до прикладних задач. Актуальність роботи полягає в тому, що з кожним роком даних для машинного навчання стає все більше, але при цьому обчислювальні можливості розвиваються повільно, тому важливо досліджувати методи машинного навчання, які зможуть на меншій кількості даних надавати хороші результати. У дипломній роботі розглянуто широкий перелік методів конденсації даних для створення зменшених штучних датасетів. Запропоновано та протестовано ансамблевий метод конденсації даних. Продемонстровано його можливість підвищувати якість сконденсованих даних. За результатами роботи проведено експериментальне дослідження методів конденсації даних на зображеннях сітківки ока з оптичної когерентної томографії. Результати роботи апробовано на конференції.
dc.description.abstractotherBachelor’s thesis: 101 p., 24 fig., 7 tables, 63 references, 2 appendices. The object of the study is methods of training neural networks that reduce the size of the training set while maintaining high model accuracy. The subject of research is image dataset condensation methods for the classification task. The purpose of the work is to conduct a comparative analysis of existing dataset condensation methods on real datasets and evaluate the effectiveness of their application to applied problems. The relevance of the work lies in the fact that every year there is more and more data for machine learning, but computing capabilities are developing slowly, so it is important to explore machine learning methods that can provide good results with less data. This thesis considers a wide range of dataset condensation methods for creating reduced synthetic datasets. An ensemble data condensation method is proposed and tested. Its ability to improve the quality of condensed data is demonstrated. Based on the results of the work, an experimental study of data condensation methods on retinal images from optical coherence tomography was conducted. The results of the work were tested at the conference.
dc.format.extent101 с.
dc.identifier.citationВергелюк, О. А. Методи конденсації даних для створення синтетичного датасету : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Вергелюк Олександр Андрійович. – Київ, 2024. – 101 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69065
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectконденсація даних
dc.subjectдистиляція даних
dc.subjectпродовжуване навчання
dc.subjectвідповідні градієнти
dc.subjectградієнтний спуск
dc.subjectкласифікація зображень
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectоптична когерентна томографія
dc.subjectdataset condensation
dc.subjectdataset distillation
dc.subjectcontinious learning
dc.subjectgradient mathching
dc.subjectgradient descent
dc.subjectimage classification
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectmachine learning
dc.subjectoptical coherence tomography
dc.titleМетоди конденсації даних для створення синтетичного датасету
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Verheliuk_bakalavr.pdf
Розмір:
1.93 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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 (ШІ)
Бакалаврські роботи