Кот, Анатолій ТарасовичХоменко, Тарас Сергійович2024-10-302024-10-302024Хоменко, Т. С. Система генерації навчальної вибірки для налаштування нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Хоменко Тарас Сергійович. – Київ, 2024. – 82 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70281Дипломна робота: 82 с., 14 рис., 6 табл., 35 посилань, 1 додаток. Об'єкт дослідження – cистема генерації навчальної вибірки для налаштування нейронних мереж. Предмет дослідження – методи генерації синтетичних даних та їх вплив на якість навчальних вибірок. Мета роботи – розробка і дослідження різних методів генерації синтетичних даних для навчання моделей машинного навчання. В умовах стрімкого технологічного розвитку, особливо в сучасну епоху штучного інтелекту та машинного навчання, ефективне навчання моделей набуває все більшого значення. Особливо це стосується завдань, де точність моделі є критично важливою, як, наприклад, виявлення шахрайства з кредитними картками. Основна проблема, яка виникає при навчанні моделей, – це нестача даних для їх налаштування, що може призвести до зниження якості передбачень. Ця робота присвячена дослідженню методів генерації синтетичних даних для покращення навчальних вибірок. В ході дослідження розглядаються різні підходи до генерації даних, зокрема генеративні змагальні мережі (GANs) та метод поширення синтетичних прикладів (SMOTE). Під час роботи проводиться аналіз ефективності цих методів та їх впливу на якість навчальних вибірок. У дослідженні описано процес створення та тренування моделей на реальних і синтетичних даних, включаючи деталі архітектури нейронних мереж, та використання різних бібліотек для розробки. Проведено аналіз ефективності моделей, що навчені на різних типах даних, та зроблено відповідні порівняння результатів.82 с.ukмашинне навчаннянейронні мережігенерація данихвиявлення шахрайствасинтетичні даніякість навчальних вибірокmachine learningneural networksdata generationfraud detectionsynthetic dataquality of training samplesBachelor Thesis