Система машинного навчання для аналізу і групування природної та штучно створеної інформації
Ескіз недоступний
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота за темою «Система машинного навчання для аналізу і групування інформації» виконана студенткою кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Сатко Дар’єю Олегівною зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається з: вступу; 6 розділів («Задачі та вимоги до системи машинного навчання для аналізу і групування інформації», «Етапи створення системи аналізу природної та штучно створеної інформації», «Засоби розробки та розгортання системи», «Програмна реалізація системи машинного навчання», «Робота користувача з системою та аналітика», «Інформаційна безпека та захист даних»); загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 19 джерел; 16 ілюстрацій та 2 додатки. Загальний обсяг роботи — 52 сторінки.
Актуальність теми зумовлена стрімким розвитком генеративних нейромереж великих мовних моделей та гострою потребою закладів освіти у сучасних, автономних інструментах для виявлення штучно згенерованих текстів і автоматизації контролю академічної доброчесності.
Мета роботи — розробка автономної та безпечної клієнт-серверної системи машинного навчання для аналізу, групування та класифікації природної і штучно створеної інформації з використанням ансамблевого підходу на базі сучасних NLP-моделей. Для досягнення поставленої мети визначено такі основні завдання: проведення аналізу методів обробки природної мови, проєктування реляційної бази даних та розробка ансамблевого алгоритму класифікації текстів на базі NLP-моделей.
Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні готового до розгортання вебсервісу, що функціонує в ізольованому контейнері Docker. Застосунок надає зручний інтерфейс для викладачів та адміністраторів, дозволяє здійснювати перевірку студентських робіт, формувати протоколи та візуалізувати статистику, і може бути впроваджений в інформаційну систему навчальних закладів.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект, машинне навчання, обробка природної мови, академічна доброчесність, трансформер, розпізнавання ші-тексту, ансамблевий алгоритм, fastapi, docker, семантична класифікація, інженерія програмного забезпечення
Бібліографічний опис
Сатко, Д. О. Система машинного навчання для аналізу і групування природної та штучно створеної інформації : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Сатко Дар’я Олегівна. – Київ, 2026. – 87 с.