Литвиненко, Володимир ІвановичВисоцький, Дмітрій2026-02-182026-02-182025Висоцький, Д. Адаптивні алгоритми розширення вибірок для машинного навчання згорткових нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Висоцький Дмітрій. – Київ, 2025. – 104 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/78849Дипломна робота: 104 с., 19 рис., 7 табл., 14 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – процес адаптивного штучного розширення навчальних вибірок у задачах машинного навчання. Предмет дослідження – вплив методів генеративної аугментації даних, зокрема із застосуванням генеративно-змагальних мереж, на ефективність навчання згорткових нейронних мереж. Мета роботи – дослідження та розробка адаптивних алгоритмів штучного розширення вибірок для підвищення якості навчання згорткових нейронних мереж. Результати – експериментальне дослідження ефективності підходів до розширення даних з використанням генеративно-змагальних мереж, порівняльний аналіз метрик якості класифікації та формування висновків щодо оптимальних стратегій адаптивної аугментації для навчання нейронних мереж.104 с.ukвибіркакласифікаціяметрикирентген грудної клітиништучний інтелектнейронна мережагенеративно-змагальні мережіадаптивна аугментаціязгорткова нейронна мережа.Master Thesis004.8:004.93:004.032.26:004.853