Визначення приналежності людини до певної раси з використанням штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШубенкова, Ірина Анатоліївна,
dc.contributor.authorПавловський, Євген Андрійович
dc.date.accessioned2023-04-12T12:42:47Z
dc.date.available2023-04-12T12:42:47Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 71 с., 26 табл., 22 рис., 13 джерел, 1 додаток. Об’єктом дослідження є задача визначення раси людини по фото. Предмет дослідження – авторегресійні моделі, рекурентна нейронна мережа довгої короткострокової пам’яті та нейронна мережа, побудована на механізмі уваги, моделі штучного інтелекту. Мета дослідження полягає у аналізі фото данних, підборі моделей для прогнозування, реалізації методів прогнозування на основі механізмів штучного інтелекту та вибір найкращого методу. Як результат дослідження було запропоновано та розроблено модель прогнозування даних, що використовує механізми штучного інтелекту, як авторегресійні моделі, нейронні мережі довгої короткострокової пам'яті та модель на основі механізму уваги. Проведено порівняння побудованих моделей та вибрано найкращу за метриками Loss та f1. Результат даної роботи можна застосувати при вирішенні подібних задач короткострокового прогнозування нестаціонарних часових рядів.uk
dc.description.abstractotherMaster’s thesis: 71 p., 26 tab., 22 fig., 13 references, 1 appendix. The object of the study is the task of determining the race of a person from a photo. The subject of research is autoregressive models, a recurrent neural network of long short-term memory and a neural network built on the mechanism of attention, a model of artificial intelligence. The purpose of the research is to analyze photo data, select models for forecasting, implement forecasting methods based on artificial intelligence mechanisms, and choose the best method. As a result of the research, a data forecasting model using artificial intelligence mechanisms such as autoregressive models, long-short-term memory neural networks, and a model based on the attention mechanism was proposed and developed. The built models were compared and the best one was selected according to the Loss and f1 metrics. The result of this work can be applied in solving similar problems of short- term forecasting of non-stationary time series.uk
dc.format.extent71 с.uk
dc.identifier.citationПавловський, Є. А. Визначення приналежності людини до певної раси з використанням штучного інтелекту : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Павловський Євген Андрійович. – Київ, 2022. – 71 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54539
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectметоди прогнозуванняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectраса людиниuk
dc.subjectавторегресіяuk
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleВизначення приналежності людини до певної раси з використанням штучного інтелектуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи