Класифікація погодних умов засобами штучного інтелекту
Вантажиться...
Дата
2023
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 90 с., 6 табл., 28 рис., 1 додаток, 12 джерел.
Об’єктом дослідження стали зображення погодних умов та покращення їх
прогнозування засобами штучного інтелекту.
Предметом дослідження стали нейронні мережі, а саме згорткові нейронні
мережі (англ. Convolutional Neural Networks - CNN).
Мета дослідження – дослідження та оцінка ефективності згорткових
нейронних мереж у класифікації зображень, підбір правильної архітектури
згорткової нейронної мережі для прогнозування, вибір найкращої
архітектури для досягнення оптимальних результатів прогнозування.
У роботі розглянуто та проаналізовано роботу нейронних мереж, а саме
роботу згорткових нейронних мереж. Досліджено різні відомі архітектури
згорткових нейронних мереж. Результати роботи - створено програмний
продукт з власною архітектурою, який прогнозує погодні умови. На основі
цього, власний продукт порівняно з відомою архітектурою згорткової
нейронної мережі.
Опис
Ключові слова
класифікація, машинне навчання, прогноз, нейронні мережі, згорткові нейронні мережі, погодні умови, classification, machine learning, forecast, neural networks, convolutional neural networks, weather conditions
Бібліографічний опис
Самсоненко, А. В. Класифікація погодних умов засобами штучного інтелекту : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Самсоненко Анна В’ячеславівна. – Київ, 2023. – 90 с.