Система моніторингу даних та виявлення підозрілих чи критичних точок
Loading...
Date
2023
Authors
Advisor
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Abstract
У даній роботі було детально розглянуто застосування систем машинного навчання як заміні чітко заданих правил для спотереження за потоками даних. Були проаналізовані їхні слабкі та сильні сторони. На основі аналізу було вибрано два кращих методи побудови нейромережі, які лягли в основу вирішення задачі побудови системи моніторінгу. В результаті роботи було створено декілька моделей що можуть спостерігати за потоком даних, орієнтуючись на тренувальні набори даних різного розміру, створені з використанням правил різної складності. Також був створений додаток що дозволяє вручну переглядати, редагувати чи додавати дані та оновлювати модель. Була проаналізована залежність ефективності нейромережі в залежності від використаної мептодики навчання, складності правил що мають емулюватися та розміру тренувальної вибірки. Програмний продукт був розроблений на мові Python.
Description
Keywords
машинне навчання, machine learning, користувацький інтерфейс, user interface, tensorflow, Python, штучний інтелект, artificial intelligence
Citation
Семенов, А. І. Метод планування на основі штучного інтелекту : дипломний проект … бакалавра : 123 Комп’ютерна інженерія / Семенов Артемій Ігорович. – Київ, 2023. – 92 с.