Програмний модуль оптимізації параметрів моделі машинного навчання
Вантажиться...
Файли
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломний проєкт спрямований на розробку евристики для моделі машинного навчання по аналізу узгодженості симуляції сигналу з експериментальними даними, використовуючи стохастичні методи Монте-Карло для апроксимації функцій правдоподібності оцінки чутливості сигналу у галузі фізики високих енергій, а саме вивчення кварк-глюонної плазми, що утворюється при зіткненнях важких іонів через дилептонний канал розпаду, використовуються дані ATLAS експерименту в ЦЕРН.
Актуальність теми зумовлена зростаючою потребою в автоматизації обробки великих обсягів експериментальних даних і підвищення точності аналізу в галузі фізики високих енергій.
Зазначена програмна реалізація може бути ефективно використана практично у створенні більш оптимальних нейронних мереж для подальшого дослідження теорії сигналів, аналізу великих обсягів даних та виробництві як економічних так і енергоефективних прикладних роботизованих систем зі вбудованим штучним інтелектом.
Опис
Ключові слова
електроніка, обробка сигналів, модель машинного навчання, Python, electronics, signal processing, machine learning model
Бібліографічний опис
Тарасенко, В. В. Програмний модуль оптимізації параметрів моделі машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 171 Електроніка / Тарасенко Вікторія Валеріївна. – Київ, 2025. – 76 с.