Створення фреймворку для машинного навчання моделей регресії
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 72 с., 9 табл., 15 рис., 2 додатки, 10 джерел.
Об’єкт дослідження – задачі машинного навчання на побудову моделей регресії.
Предмет дослідження – алгоритми машинного навчання.
Мета роботи – дослідження різних методів машинного навчання для побудови регресійних нейронних моделей, а саме: алгоритм зворотного поширення похибки, чисельне знаходження похідних, метод градієнтного спуску, алгоритм оптимізації Adam та реалізація одного з них.
Під можливими модифікаціями обраного методу мається на увазі оптимізація розрахунків похідних функції втрат та використання додаткових методів оптимізації.
Програмний продукт було розроблено мовою програмування C#.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, регресія, нейронна мережа, алгоритм зворотного поширення помилки, метод градієнтного спуску, метод найменших квадратів, machine learning, regression, neural network, backpropagation algorithm, gradient descent, least squares method
Бібліографічний опис
Тункін, Є. А. Створення фреймворку для машинного навчання моделей регресії : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Тункін Євген Андрійович. - Київ, 2024. - 72 с.