Технології мінімізації похибок моделей машинного навчання у багатовимірному просторі гіперпараметрів
Вантажиться...
Дата
2020
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Метою роботи є розробка програмного сервісу для автоматизації процесу мінімізації похибок моделей машинного навчання шляхом пошуку оптимальних гіперпараметрів. У роботі розглянуто використання бібліотек, програмних систем на основі хмарних технологій та платформ, що дозволяють мінімізувати похибки моделей машинного навчання шляхом оптимізації гіперпараметрів. Задля забезпечення безпеки даних та збереження незалежності від технологій користувача реалізовано сервіс, що розгортається на стороні користувача та надає прикладний програмний інтерфейс для взаємодії з користувацькими моделями, а також веб-інтерфейс для контролю процесу оптимізації. Роботу апробовано на конференції «VIІI Всеукраїнська науково-практична конференція з автоматичного управління».
Опис
Ключові слова
гіперпараметри, Python, прикладний програмний інтерфейс, машинне навчання
Бібліографічний опис
Мартиненко, О. П. Технології мінімізації похибок моделей машинного навчання у багатовимірному просторі гіперпараметрів: дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Мартиненко Олександр Петрович. – Київ, 2020. – 80 с.