Методи машинного навчання в задачах розпізнавання і класифікацій особливостей документів
Вантажиться...
Дата
2020-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 65 с., 37 рис., 9 табл., 2 дод., 13 джерел.
Мета роботи: навчити нейронну мережу для класифікації з прийнятною
точністю при мінімальних об'ємах даних.
Актуальність теми пов'язана з тим, що кількість і типів створених
документів росте з кожним днем. Тому необхідні моделі які будуть автоматично
перевіряти їх правильність.
Об'єкт дослідження: скан-копії документів при укладенні договорів
Предмет дослідження: нейронна мережа для розпізнавання і класифікацій
особливостей документів. В якості підходу навчання нейронної мережі
використовується передавальне навчання( transfer learning).
Проведене порівняння звичайного навчання нейронної мережі та навчання
з використання підходом передавального навчання в області комп'ютерного зору.
Отримані результати: нейронна мережа, що класифікує документи за
кількістю на них печаток.
Опис
Ключові слова
класифікація документів, комп'ютерний зір, машинне навчання, нейронні мережі, передавальне навчання, classification of documents, computer vision, machine learning, neural networks, transfer learning
Бібліографічний опис
Мрозек, Є. Р. Методи машинного навчання в задачах розпізнавання і класифікацій особливостей документів : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Мрозек Євген Романович. - Київ, 2020. - 74 с.