Чумаченко, Олена ІллівнаШулєнін, Олександр Максимович2023-09-162023-09-162023Шулєнін, О. М. Структурно-параметричний синтез нейронних мереж на основі спільного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Шулєнін Олександр Максимович. – Київ, 2023. – 94 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60450Дипломнa робота: 94 сторінки, 18 рисунків, 10 таблиць, 1 додаток, 18 джерел. Об’єкт дослідження – класифікація набору даних методами спільного навчання. Нейронні мережі відіграють ключову роль у сфері штучного інтелекту та машинного навчання, проте їх ефективність залежить від правильного вибору архітектури та параметрів моделі. Також створенні моделі не завжди показують необхідну точність прогнозування на деякому наборі даних, що має спонукати людей для їх покращення. У даній роботі ми розглянемо методи оптимізації параметрів моделі, їх вплив на результати навчання, алгоритми, які використовуються в різних задачах та самі методи спільного навчання. Мета роботи – реалізувати моделі спільного навчання та порівняти їх ефективність зі звичайними методами. Програма базується на перевірці точності методів спільного навчання в порівнянні зі звичайними моделями. Це покаже доцільність та переваги таких методів.94 с.ukнейронні мережікласифікаціяспільне навчанняоптимізаціяneural networksclassificationco-trainingoptimizationBachelor Thesis