Булах, Богдан ВікторовичТокар, Михайло Євгенович2023-03-222023-03-222022Токар М. Є. Інструментарій для реалізації процедур машинного навчання на мобільних пристроях : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Токар Михайло Євгенович. - Київ, 2022. - 102 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/53857Метою даної роботи було аналіз й дослідження інструментарію та можливостей для реалізації процедур машинного навчання на мобільних пристроях. В класичному розумінні процедури машинного навчання вимагають безліч ресурсів для їх реалізації: починаючи від великої команди науковців та розробників, закінчуючи надвеликими потужностями доступними лише у хмарних технологіях, що через гігантські витрати робить дану сферу непривабливою для бізнесу. Просте останніми роками в науковій та бізнес спільнотах широко набуває розповсюдження ідея про використання процедур машинного навчання на мобільних пристроях: як для прогнозування певних результатів, так і для безпосереднього навчання моделей. Популярним рішенням для вирішення даної проблеми є Deeplearning4j, котрий дозволяє як використання, так і навчання моделей машинного навчання на мобільних пристроях. Результати роботи: широкий огляд можливостей застосування та програмному інструментарію для реалізації процедур машинного навчання на мобільних пристроях, Android-додаток, котрий демонструє можливисті навчання моделі безпосередньо на пристрої використовуючи різні датасети. Загальний обсяг роботи 102 с., 15 рис., 20 таблиць, 1 додаток, 50 джерел.102 с.ukмобільні пристроїфреймворкдатасетмодельапаратне прискореннячіпсеттестування продуктивностіAndroidDeeplerning4jKotlinmobile devicesframeworkdatasetmodelhardware accelerationchipsetperformance testingBachelor Thesis