Адаптивні алгоритми розширення вибірок для машинного навчання згорткових нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛитвиненко, Володимир Іванович
dc.contributor.authorВисоцький, Дмітрій
dc.date.accessioned2026-02-18T12:53:55Z
dc.date.available2026-02-18T12:53:55Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна 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.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 104 p., 19 figures, 7 tables, 14 references, 1 appendix. Object of the research – the process of adaptive artificial expansion of training datasets in machine learning tasks. Subject of the research – the impact of generative data augmentation methods, in particular those based on generative adversarial networks, on the efficiency of training convolutional neural networks. Aim of the study – the investigation and development of adaptive algorithms for artificial dataset augmentation aimed at improving the training quality of convolutional neural networks. Results – an experimental study of the effectiveness of data augmentation approaches using generative adversarial networks, a comparative analysis of classification quality metrics, and the formulation of conclusions regarding optimal strategies for adaptive augmentation in neural network training.
dc.format.extent104 с.
dc.identifier.citationВисоцький, Д. Адаптивні алгоритми розширення вибірок для машинного навчання згорткових нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Висоцький Дмітрій. – Київ, 2025. – 104 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78849
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвибірка
dc.subjectкласифікація
dc.subjectметрики
dc.subjectрентген грудної клітини
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectгенеративно-змагальні мережі
dc.subjectадаптивна аугментація
dc.subjectзгорткова нейронна мережа.
dc.subject.udc004.8:004.93:004.032.26:004.853
dc.titleАдаптивні алгоритми розширення вибірок для машинного навчання згорткових нейронних мереж
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Vysotskyy_magistr.pdf
Розмір:
3.47 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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 (ШІ)
Магістерські роботи