Багатокласовий класифікатор на основі бінарних логістичних регресій одержаних за принципами методу групового урахування аргументів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПавлов, Володимир Анатолійович
dc.contributor.authorРадченко, Олег Володимирович
dc.date.accessioned2024-02-20T12:27:30Z
dc.date.available2024-02-20T12:27:30Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність теми. У сучасному світі штучний інтелект та машинне навчання набувають все більшого значення у різних сферах, включаючи медицину, фінанси, технологічну індустрію та інші. Багатокласовий класифікатор, який базується на бінарних логістичних регресіях за принципами МГУА є важливим інструментом для розв'язання різноманітних завдань класифікації даних. Розробка та вдосконалення таких класифікаторів на основі принципів МГУА може сприяти покращенню якості та ефективності автоматичного аналізу даних у різних галузях та відкривати нові можливості для застосування штучного інтелекту. Мета і завдання дослідження. Метою дослідження є покращення процесу класифікації з використанням оптимізованих моделей бінарної логістичної регресії для мультикласової класифікації.
dc.description.abstractotherActuality of topic. In today's world, artificial intelligence and machine learning are becoming increasingly important in various fields, including medicine, finance, technology, and others. A multi-class classifier based on binary logistic regressions based on the principles of GMDH is an important tool for solving various data classification tasks. The development and improvement of such classifiers based on the principles of GMDH can help improve the quality and efficiency of automatic data analysis in various industries and open up new opportunities for the application of artificial intelligence. The purpose and tasks of the research. The purpose of the study is to develop an algorithm for optimizing binary logistic regression models for multiclass classification and a software product that implements multiclass classification using the optimized algorithm.
dc.format.extent116 с.
dc.identifier.citationРадченко, О. В. Багатокласовий класифікатор на основі бінарних логістичних регресій одержаних за принципами МГУА : магістерська дис. : 122 Комп’ютері науки / Радченко Олег Володимирович. – Київ, 2024. – 116 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64787
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмультикласовий класифікатор
dc.subjectкроковий алгоритм
dc.subjectStepwise
dc.subjectлогістична регресія
dc.subjectоптимізація моделі
dc.subjectзовнішній критерій
dc.subjectметод групового урахування аргументів
dc.subjectmulticlass classifier
dc.subjectstepwise algorithm
dc.subjectlogistic regression
dc.subjectmodel optimization
dc.subjectexternal criterion
dc.subjectGroup Method оf Data Handling
dc.subject.udc004.852
dc.titleБагатокласовий класифікатор на основі бінарних логістичних регресій одержаних за принципами методу групового урахування аргументів
dc.title.alternativeMulticlass classifier based on binary logistic regressions obtained by the principles of the group method of data handling
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Radchenko_magistr.docx
Розмір:
1.69 MB
Формат:
Microsoft Word XML
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

Магістерські роботи (БМК)
Магістерські роботи