Шаповал, Наталія ВіталіївнаВергелюк, Олександр Андрійович2024-09-192024-09-192024Вергелюк, О. А. Методи конденсації даних для створення синтетичного датасету : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Вергелюк Олександр Андрійович. – Київ, 2024. – 101 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69065Дипломна робота: 101 с., 24 рис., 7 табл., 63 посилань, 2 додатки. Об’єкт дослідження – методи навчання нейронних мереж, які дозволяють зменшити обсяг навчальної вибірки, але при цьому зберігають високу точність моделі. Предмет дослідження – методи конденсації зображень для задачі класифікації. Мета роботи – провести порівняльний аналіз існуючих методів конденсації даних на реальних наборах даних та оцінити ефективність застосування до прикладних задач. Актуальність роботи полягає в тому, що з кожним роком даних для машинного навчання стає все більше, але при цьому обчислювальні можливості розвиваються повільно, тому важливо досліджувати методи машинного навчання, які зможуть на меншій кількості даних надавати хороші результати. У дипломній роботі розглянуто широкий перелік методів конденсації даних для створення зменшених штучних датасетів. Запропоновано та протестовано ансамблевий метод конденсації даних. Продемонстровано його можливість підвищувати якість сконденсованих даних. За результатами роботи проведено експериментальне дослідження методів конденсації даних на зображеннях сітківки ока з оптичної когерентної томографії. Результати роботи апробовано на конференції.101 с.ukконденсація данихдистиляція данихпродовжуване навчаннявідповідні градієнтиградієнтний спусккласифікація зображеньзгорткові нейронні мережікомп’ютерний зірмашинне навчанняоптична когерентна томографіяdataset condensationdataset distillationcontinious learninggradient mathchinggradient descentimage classificationconvolutional neural networkscomputer visionmachine learningoptical coherence tomographyBachelor Thesis