Недашківська, Надія ІванівнаПетькун, Олександр Юрійович2025-02-102025-02-102024Петькун, О. Ю. Система пошуку аномалій методами глибоких нейронних мереж та багатокритеріальної підтримки прийняття рішень : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Петькун Олександр Юрійович. - Київ, 2024. - 93 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72409Магістерська робота: 93 c., 20 рис., 20 табл., 1 дод., 18 джерел Тема: система пошуку аномалій методами глибоких нейронних мереж та багатокритеріальної підтримки прийняття рішень. Об’єкт дослідження: система пошуку аномалій для знаходження підозрілих/відмінних даних у наборі даних за допомогою глибоких нейронних мереж. Мета роботи: дослідити можливості використання нейронних мереж та супутніх підходів для розробки та ефективного управління системами пошуку аномалій. Методи дослідження: нейронні мережі, бінарна класифікація, згорткові нейронні мережі, автокодувальники, багатокритеріальні системи підтримки прийняття рішень. Результати роботи: був створений програмний додаток, написаний мовою програмування Python, котрий, в залежності від вибору користувача, приймає на вхід датасети Brain Tumor Classification Dataset та Credit Card Fraud Detection, що дозволяє користувачу знаходити аномалій у наборах даних (текстових або зображень) та застосовувати багатокритеріальний метод підтримки прийняття рішення задля обрання найбільш об’єктивних результатів. Крім того, був проведений порівняльний аналіз роботи обох нейронних мереж і визначення кращої із них. Отже, побудована програма дає змогу визначити загрозу з великою точністю в незалежності від типу вхідних даних.93 с.ukпошук аномалійнейронні мережікомп’ютерні системиanomalies searchneural networkscomputer systemsMaster Thesis303.732.4