Методи машинного та глибокого навчання для прогнозування рівня фізичної втоми

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorФедорін Ілля Валерійович
dc.contributor.authorБондарчук Євгеній Ігорович
dc.date.accessioned2024-02-19T12:26:33Z
dc.date.available2024-02-19T12:26:33Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractАктуальність теми. Втома організму є загальновизнаним фізіологічним станом, який виникає внаслідок тривалої фізичної активності. Вона може мати негативний вплив на функціонування організму та загальний стан людини. Розробка програмного додатку для оцінки та прогнозування рівня втоми є кроком у покращенні моніторингу та діагностики організму людини, що може сприяти покращенню якості здоров’я. Мета дослідження. Покращення методів діагностики рівня втоми, під час фізичних навантажень, за вхідними даними рівня пульсу Практичне значення одержаних результатів. Реалізувати та впровадити запропонований додаток в користування в оздоровчих та медичних закладах для діагностики та профілактики організму людини
dc.description.abstractotherActuality of topic. Body fatigue is a widely recognized physiological condition that occurs as a result of prolonged physical activity. It can have a negative impact on the functioning of the body and the general condition of a person. The development of a software application for assessing and predicting the level of fatigue is a step towards improving the monitoring and diagnosis of the human body, which can contribute to improving the quality of health. The purpose. Improvement of methods for diagnosing the level of fatigue during physical activity, based on the input data of the pulse level. Practical significance of the obtained results. Implement and introduce the proposed application for use in health and medical institutions for the diagnosis and prevention of the human body.
dc.format.extent95 c.
dc.identifier.citationБондарчук, Є. І. Методи машинного та глибокого навчання для прогнозування рівня фізичної втоми : магістерська дис. : 122 Комп’ютері науки / Бондарчук Євгеній Ігорович. – Київ, 2024. – 95 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64684
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectалгоритми машинного та глибокого навчання
dc.subjectпрограмний додаток
dc.subjectneural networks
dc.subjectmachine and deep learning algorithms
dc.subjectsoftware application
dc.subject.udc004.9
dc.titleМетоди машинного та глибокого навчання для прогнозування рівня фізичної втоми
dc.title.alternativeMachine and deep learning methods for predicting the level of physical fatigue
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Bondarchuk_BS-21mp_magistr_2023-24.docx
Розмір:
5.85 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (БМК)
Магістерські роботи