Савченко, Ілля ОлександровичТункін, Євген Андрійович2024-11-132024-11-132024Тункін, Є. А. Створення фреймворку для машинного навчання моделей регресії : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Тункін Євген Андрійович. - Київ, 2024. - 72 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70559Дипломна робота: 72 с., 9 табл., 15 рис., 2 додатки, 10 джерел. Об’єкт дослідження – задачі машинного навчання на побудову моделей регресії. Предмет дослідження – алгоритми машинного навчання. Мета роботи – дослідження різних методів машинного навчання для побудови регресійних нейронних моделей, а саме: алгоритм зворотного поширення похибки, чисельне знаходження похідних, метод градієнтного спуску, алгоритм оптимізації Adam та реалізація одного з них. Під можливими модифікаціями обраного методу мається на увазі оптимізація розрахунків похідних функції втрат та використання додаткових методів оптимізації. Програмний продукт було розроблено мовою програмування C#.72 с.ukмашинне навчаннярегресіянейронна мережаалгоритм зворотного поширення помилкиметод градієнтного спускуметод найменших квадратівmachine learningregressionneural networkbackpropagation algorithmgradient descentleast squares methodBachelor Thesis