Застосування дифузiїних карт до розв’язання задач напiвавтоматичного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛітвінова, Тетяна Василівна
dc.contributor.authorПоприго, Леонiд Леонiдович
dc.date.accessioned2023-06-13T07:28:14Z
dc.date.available2023-06-13T07:28:14Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractЗавданням роботи є дослiдження iснуючих класифiкаторiв, що розв’язують задачу напiвавтоматичного навчання на невеликiй кiлькостi маркованих даних та реалiзацiя власного класифiкатору за допомогою дифузiйних карт. Метою цiєї роботи є правильне передбачення мiток всiх немаркованих точок. В процесi навчання використовуються як маркованi, так i немаркованi точки. Ефективнiсть алгоритму вимiрюється коефiцiєнтом помилок лише в немаркованих точках. Об’єктом дослiдження є методи розв’язання задач напiвавтоматичного навчання. Предметом дослiдження є дифузiйнi карти графу Лапласiану.uk
dc.description.abstractotherThe task of the work is to study the existing classifiers, which solve the problem of semi-supervised learning on a small amount of labeled data and the implementation of its classifier with the help of diffusion maps. The purpose of this work is to correctly predict the labels of all unlabeled data. Both labeled and unlabeled points are used in the learning process. The efficiency of the algorithm is measured by the error rate only at unlabeled points. The object of research is methods of solving problems of semi-supervised learning. The subject of the study is the diffusion maps of Count Laplacian. The urgency of the work is since today more and more bit space is growing, computing power is increasing, however, the data that needs to be processed need labeling. This often requires expensive human labor, while unlabeled data is much easier to obtain. Semi-supervised learning uses not only labeled but also unlabeled data, which improves the assessment of the quality of classification.uk
dc.format.extent64 с.uk
dc.identifier.citationПоприго, Л. Л. Застосування дифузiїних карт до розв’язання задач напiвавтоматичного навчання : дипломний проект … бакалавра : 113 Прикладна математика / Поприго Леонiд Леонiдович. – Київ, 2021. – 64 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/57056
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнапiвавтоматичне навчання,uk
dc.subjectядро гiльбертового просторуuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectоператор Лапласа-Бельтрамiuk
dc.subjectcloud laplacianuk
dc.subjectspectral convergenceuk
dc.titleЗастосування дифузiїних карт до розв’язання задач напiвавтоматичного навчанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІБ)
Бакалаврські роботи