Адаптивні алгоритми розширення вибірок для машинного навчання згорткових нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 104 с., 19 рис., 7 табл., 14 посилань, 1 додаток.
Об’єкт дослідження – процес адаптивного штучного розширення
навчальних вибірок у задачах машинного навчання.
Предмет дослідження – вплив методів генеративної
аугментації даних, зокрема із застосуванням генеративно-змагальних мереж, на
ефективність навчання згорткових нейронних мереж.
Мета роботи – дослідження та розробка адаптивних алгоритмів
штучного розширення вибірок для підвищення якості навчання згорткових
нейронних мереж.
Результати – експериментальне дослідження ефективності підходів до
розширення даних з використанням генеративно-змагальних мереж,
порівняльний аналіз метрик якості класифікації та формування висновків
щодо оптимальних стратегій адаптивної аугментації для навчання нейронних
мереж.
Опис
Ключові слова
вибірка, класифікація, метрики, рентген грудної клітини, штучний інтелект, нейронна мережа, генеративно-змагальні мережі, адаптивна аугментація, згорткова нейронна мережа.
Бібліографічний опис
Висоцький, Д. Адаптивні алгоритми розширення вибірок для машинного навчання згорткових нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Висоцький Дмітрій. – Київ, 2025. – 104 с.