Система генерування навчальної вибірки в задачах напівкерованого навчання на основі генеративно-змагальних мереж

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2023

Автори

Маєвська, Катерина Сергіївна

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Анотація

Дипломна робота: 124 с., 9 табл., 30 рис., 2 додатки, 36 джерел. У роботі було розглянуто теоретичні відомості в області штучного інтелекту, нейронних мереж та машинного навчання і їх класифікацій. Проведено огляд принципу роботи та архітектури генеративно-змагальних мереж, побудована експериментальна реалізація для двох задач. Було досліджено основні принципи напівкерованого навчання та розглянуто його архітектуру з інтеграцією генеративно-змагальних мереж, побудовано власну реалізацію розв’язку задачі класифікації зображень рукописних цифр, проведено тестування та порівняльний аналіз. Об’єктом дослідження стали генеративно-змагальні мережі та напівкероване навчання. Предметом дослідження були методи застосування генеративно- змагальних мереж для розв’язку задач напівкерованого навчання.

Опис

Ключові слова

машинне навчання, штучний інтелект, класифікація, генеративно-змагальні мережі, напівкероване навчання, machine learning, artificial intelligence, classification, generative-adversarial networks, semi-supervised learning

Бібліографічний опис

Маєвська, К. С. Система генерування навчальної вибірки в задачах напівкерованого навчання на основі генеративно-змагальних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Маєвська Катерина Сергіївна. – Київ, 2023. – 124 с.

DOI