Автоматизована система керування процесом розпізнавання зображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКатін, Павло Юрійович
dc.contributor.authorРябчун, Андрій Володимирович
dc.date.accessioned2020-03-23T14:52:48Z
dc.date.available2020-03-23T14:52:48Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenThe relevance of this thesis is that now there are some complexities of interaction between machine learning models and large corporate systems, and at the time of development of the system there are no analogues that allow to automate this interaction. The purpose of the thesis is to develop an automated control system for the image recognition process, which will allow easy integration of corporate systems and computer vision modules. The object of the thesis is the automation of the process of interaction with machine learning models. The subject of the research is machine learning models in the field of computer vision and cloud technologies. General methods of scientific cognition, such as measurements, comparisons and observations, induction and deduction were used to solve the problems. Existing solutions were investigated with the help of these scientific methods, and approaches to optimization of development were determined. The results of the work can be used as algorithms or individual modules that allow to implement the logic of automation of interaction with machine learning models in the cloud environment.uk
dc.description.abstractukАктуальність даної дисертації полягає в тому, що наразі існують складнощі взаємодії моделей машиного навчання та великих корпоративних систем, та на момент розробки системи не існує аналогів, що дозволяють автоматизувати цю взаємодію. Мета дисертації – розробка автоматизованої системи управління процесом розпізнавання зображень, яка дозволить просто інтегрувати корпоративні системи та модулі комп’ютерного зору. Об'єктом дослідження дисертації є автоматизація процесу взаємодії з моделями машиного навчання. Предметом дослідження є моделі машиного навчання в області комп’ютерного зору та хмарні технології. Під час вирішення завдань було застосовано загальні методи наукового пізнання, такі як: вимірювання, порівняння та спостереження, індукція та дедукція. За допомогою вказаних наукових методів було досліджено існуючі рішення, та визначено підходи до оптимізації системи. Результати роботи можуть бути використаними у якості алгоритмів або окремих модулів, що дозволяють впровадити логіку автоматизації взаємодії з моделями машиного навчання в хмарному середовищі.uk
dc.format.page103 с.uk
dc.identifier.citationРябчун, А. В. Автоматизована система керування процесом розпізнавання зображень : магістерська дис. : 121 Інженерiя програмного забезпечення / Рябчун Андрій Володимирович. – Київ, 2019. – 103 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/32400
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectархітектураuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectсервісuk
dc.subjectхмарне середовищеuk
dc.subjectкомп’ютерний зірuk
dc.subjectcomputer visionuk
dc.subjectarchitectureuk
dc.subjectmachine learning,uk
dc.subjectserviceuk
dc.subjectcloud environmentuk
dc.subject.udc004.4uk
dc.titleАвтоматизована система керування процесом розпізнавання зображеньuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Riabchun_magistr.pdf
Розмір:
1.92 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
ПЗМД_КПІ_АУТС_2019_РябчунАВ
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (АУТС)
Магістерські роботи