Модель визначення популярності домашньої тварини за фотографією на основі глибоких нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКаніовська, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorСмірнов, Сергій Сергійович
dc.date.accessioned2022-09-22T07:09:14Z
dc.date.available2022-09-22T07:09:14Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 111 с., 40 рис., 21 табл., 1 дод., 38 джерел. Дана робота присвячена дослідженню методів вирішення задачі регресії на фотографії. Об’єктом дослідження є набір фотографій домашніх тварин, їх метадані, а також штучні згорткові нейронні мережі. Предметом дослідження є прогнозування неперервної зміни популярності фотографії домашньої тварини. Метою дослідження є аналіз та підвищення якості роботи та вибір найкращого рішення серед обраних кандидатів для вирішення поставленої задачі. Актуальність роботи полягає в тому, що наразі кількість домашніх тварин в притулках зростає, а одним з факторів усиновлення тварин є перший погляд на її фото на веб сторінці притулку. Наразі вибір найкращого фото в більшості випадків робиться у ручному режимі, без інтелектуальних методів аналізу та машинного навчання для автоматизації процесу та відкидання людського фактору. Результатом роботи є розроблена модель, що може прогнозувати цільову зміну клікабельності фотографії домашньої тварини.uk
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 111 p., 40 fig., 21 tabl., 1 appendix., 38 ref. This work is devoted to the study of methods for solving the regression problem in photography. The object of the study is a set of photos of pets, their metadata, as well as artificial convolutional neural networks. The subject of the research is to predict the continuous variable in the popularity of pet photography. The aim of the study is to analyze and improve the quality of the model and choose the best solution among the selected candidates to solve the problem. The urgency of the work is that currently the number of pets in shelters is growing, and one of the factors in the adoption of animals is the first look at its photo on the website of the shelter. Currently, the selection of the best photo in most cases is done manually, without intelligent methods of analysis and machine learning to automate the process and reject the human factor. The result is a developed model that can predict the target variable in the clickability of a photograph of a pet.uk
dc.format.page111 с.uk
dc.identifier.citationСмірнов, С. С. Модель визначення популярності домашньої тварини за фотографією на основі глибоких нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Смірнов Сергій Сергійович. - Київ, 2022. - 111 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/49949
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectкомп’ютерний зірuk
dc.subjectзадача регресіїuk
dc.subjectсортування фотографій за критеріямиuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectconvolutional neural networksuk
dc.subjectcomputer visionuk
dc.subjectregression problemuk
dc.subjectphotos sorting by criterionsuk
dc.subject.udc004.942.3uk
dc.titleМодель визначення популярності домашньої тварини за фотографією на основі глибоких нейронних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Smirnov_magistr.pdf
Розмір:
1.67 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи