Кот, Анатолій ТарасовичНіколайчук, Олександр Геннадійович2024-10-162024-10-162024Ніколайчук, О. Г. Методи глибокого навчання в згорткових нейронних мережах для класифікації та сегментації зображень : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Ніколайчук Олександр Геннадійович. – Київ, 2024. – 121 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69906Дипломна робота: 121с., 23 рис., 7 табл., 22 посилання, 1 додаток. У цьому документі розглянуті способи розробки та донавчання моделей різних архітектур для класифікації та сегментації зображень. Об’єкт дослідження – результат точності розподілення на класи та сегментування окремих зображень. Предмет дослідження – застосування та налаштування архітектур машинного навчання, зокрема таких як ResNet та U-Net, для класифікації та сегментації окремих зображень. Мета роботи – розробка на навчання моделей машинного навчання, здатних з високою точністю класифікувати на окремі класи та сегментувати зображення, використовуючи певні налаштування параметрів і гіперпараметрів структури моделей. Демонстрація ефективності програмного продукту на окремих зображеннях.121 с.ukмашинне навчаннякласифікація зображеньсегментація зображеньнейронна мережаmachine learningimage classificationimage segmentationneural networkBachelor Thesis