Кот, Анатолій ТарасовичЧернецький, Олексій Сергіойвич2023-09-152023-09-152023Чернецький, О. С. Побудова графа та матриці суміжності для напівконтрольованого навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Чернецький Олексій Сергіойвич. – Київ, 2023. – 98 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60414Дипломна робота: 98 с., 12 табл., 14 рис., 1 додаток, 14 джерел. Мета роботи: дослідження напівконтрольованого навчання на основі графів, імплементація методу побудови графа та матриці суміжності, модифікація методу та порівняння за ефективністю з існуючим рішенням на основі результатів експериментів з використанням синтетичних даних. Актуальність роботи: враховуючи низьку вартість реалізації напівконтрольованого навчання та легкодоступність великої кількості немаркованих даних, напівконтрольовані алгоритми машинного навчання с кожним роком набувають все більшої актуальності. У зв’язку з цим, дослідження алгоритмів побудови графів, як складової напівконтрольованого навчання на основі графів, що напряму впливають на ефективність навчання, стає все більш необхідним та затребуваним. Об’єктом дослідження є використання напівкерованого навчання для розв’язку задач класифікації. Предметом дослідження є методи побудови графів та матриць суміжності. Методи дослідження: імплементація алгоритму напівконтрольованого навчання на основі граф засобами мови Python, модифікація алгоритму побудови матриці суміжності, проведення експериментів на основі синтетичних даних, порівняння результатів експериментів для модифікованого і не модифікованого алгоритму. Результати: було реалізовано та модифіковано досліджуваний алгоритм, проведені експерименти на синтетичних наборах даних, на основі їх результатах було порівняно два алгоритма та були отримані відповідні висновки.98 с.ukнапівконтрольоване навчаннякласифікаціяпобудова графа та матриці суміжностімашине навчанняsemi-supervised learningclassificationgraph constructionadjacency matrixmachine learningBachelor Thesis