Бакалаврські роботи

Permanent URI for this collection

Browse

Recent Submissions

Now showing 1 - 20 of 194
  • Item
    Fish recognition system with elements of machine learning
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Sabih, Khalid; Національний університет «Львівська політехніка»
    This paper is wrotten by Khalid Sabih, student of group KH-417f in the field of computer science in Lviv Polytechnic National University. The subject area of the paper is fish recognition system with machine learning elements. This paper examines the need of machine learning systems in the fishing industrie, and for what they are needed. Fishing as an industrie is one of the biggest one out there with loads of fishermen that needs loads of information. The object of research is to provide useful and important information for fishermen. The subject of the research is image recognition systems and data classification. Research method is a transfer learning algorithms. This work is focusing more towards the fishermen that are amateurs and doing it just for fun, and telling them they can make profit of it, adding to that it can be as a side job for them. As an amateur it is hard to know all kind of fish species and how much money the costs. That is the reason behind this paper to offer them this kind of information with easy steps. Using transfer learning through VGG16 and with the right data, it was able to creat a model with 94.18%. For a prototype was Streamlit a great tool for that. With all of this it was possible to creat Catchfish which is an image recognition system that allows amateur fishermen with a scan and a click to have all the information needed about the fish catched.
  • Item
    Stacking machine learning model for predicting magnetic properties of rare-earth metals
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Hasib, Ossama Ahmed Ossama; Національний університет «Львівська політехніка»
    The bachelor's qualification work was completed by a student of the KN-417f group Hasib Ossama Ahmed Ossama. The topic is "Stacking machine learning model for predicting magnetic properties of rare-earth metals". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The object of research is the processes of prediction the magnetic properties for alloys from rare earth metals. The subject of research is stacking machine learning approach for the prediction of magnetic remanence of Sm-Co magnets. The research is attained by increasing the prediction accuracy for the magnetic properties of alloys from rare earth metals using machine learning based ensemble model, furthermore several machine learning algorithms were employed to assess the performance of the alloys magnetic properties based on a real dataset specifically designed for magnetic property analysis. As a result of the research, A stacking machine learning models was created using the orange data mining software, The results obtained were compared and investigated its effectiveness, This system can be used in the future work to predict the magnetic properties of the alloys before its manufactured, So it can reduce the expenses and labor requirements associated with manufacturing.
  • Item
    Development of integrated information system coffee industry
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Savas, Aybars; Національний університет «Львівська політехніка»
    The bachelor’s qualification work was completed by a student of the KN-417F group Aybars Savas. The aim of the study is to enable customers to buy coffee safely and either buy or rent a coffee machine through the website. Coffee is a $20 billion industry. After crude oil, it is the highest earning industry in the world. It has a strong reputation for also being one of the progressive industries in the world, pumping millions of dollars a year into establishing fair trade schemes and sustainability innovations. And yet, with such a high worth, problems remain. Corruption within the industry extends across the supply chain, and environmental damage continues to occur. It’s a massive industry machine that stretches across the entire world economy, and yet change is at your fingertips. Since the demand in the coffee industry is high, online marketing makes life easier so that people can buy and rent both coffee beans and coffee machines safely and quickly. While coding the website, clean code work and responsive design were applied. Users can easily use and perform their transactions both on mobile and on the website. The website is completely designed in accordance with the principles of object-oriented programming and the codes are written in this way. The website consists of 3 different sections: Header: The header section covers the area where the website logo and burger menu are. Main: The main section is where the main content that is intended to be shown to the user or customer is located. Footer: The footer section is the section that provides information about the company, shares social media platforms, shows the address and contains license information.
  • Item
    Передбачення серцевих хвороб за допомогою алгоритмів машинного навчання
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Сиротюк, Владислав Володимирович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-413 Сиротюком Владиславом Володимировичем. Тема “Передбачення серцевих хвороб за допомогою алгоритмів машинного навчання”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою роботи є обрання найкращої моделі алгоритму машинного навчання, яка буде передбачати наявність серцевої хвороби на основі вхідних даних пацієнта із найвищою точністю. Об’єктом дослідження є процес передбачення наявності хвороби пацієнта на основі вхідних даних за допомогою методів машинного навчання. Методами до слідження є методи машинного навчання які використовуються для задач класифікації. Предметом дослідження є алгоритми машинного навчання, що використовуються для передбачення серцевих хвороб. У результаті виконання бакалаврської роботи буде обраний найефективніший метод машинного навчання який з високою точністю передбачатиме наявність чи відсутність хвороби у пацієнтів, що в свою чергу стане чудовим інструментом для лікарів у процесі встановлення діагнозів пацієнтам Загальний обсяг роботи: 68 сторінок, 26 рисунки, 19 посилань, 7 таблиць. The bachelor's qualification work was completed by a student of the group KN-413 Syrotiuk Vladyslav Volodymyrovych. The topic of work is "Prediction of heart diseases using machine learning algorithms". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". The aim of the work is to select the best machine learning algorithm model that will predict the presence of heart disease based on the patient's input data with the highest accuracy.
  • Item
    Аналіз даних та патернів у сфері лотерейних розіграшів
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Сидір, Олена Юріївна; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студенткою групи КН-413 Сидір Оленою Юріївною. Тема “Аналіз даних та патернів у сфері лотерейних розіграшів”. Робота спрямована на отримання ступеня бакалавр на спеціальністю 122 “Компʼютерні науки”. Обʼєктом дослідження є процеси аналізу даних та пошуку патернів даних у сфері лотерейних розіграшів. Предметом досліджень є методи та алгоритми аналізу даних. Метою дипломної роботи є створення інформаційної системи аналізу даних лотерейного розіграшу та візуалізація та пошук патернів серед виграшних комбінацій. Для досягнення мети були проаналізовані та візуалізовані дані лотерейного розіграшу, використані 3 алгоритми пошуку та розпізнавання патернів для пошуку залежностей між наборами чисел у виграшних комбінаціях, а також перевірено достовірність цих правил та проаналізовано результати У результаті виконання дипломної роботи була розроблена система, що аналізує вхідні дані, візуалізує їх, а також проводить пошук та розпізнавання патернів серед виграшних комбінацій. Це дає можливість гравцям використовувати отримані правила для збільшення ймовірності виграшу. Загальний обсяг роботи: 91 сторінка, 56 рисунків, 18 посилань. This bachelor's qualification work was completed by the student of group CS-413 Sydir Olena Yuriivna. The topic is "Analysis of data and patterns in the field of lottery draws". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". The object of the study is the process of data analysis and search for data patterns in the field of lottery draws.
  • Item
    Веб-додаток з аналізом та візуалізацією метрик криптовалют з передбаченням майбутньої ціни за допомогою нейронних мереж
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Пихней, Вероніка Романівна; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студенткою групи КН-413 Пихней Веронікою Романівною. Тема “Веб-додаток з аналізом та візуалізацією метрик криптовалют з передбаченням майбутньої ціни за допомогою нейронних мереж”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є розробка веб-аплікації з відображенням аналізу, візуалізації метрик криптовалют та передбачення майбутньої ціни на основі нейронних мереж та проведеного аналізу. Об’єктом дослідження є розробка веб-додатку, який відображає аналіз, візуалізацію метрик криптовалют та передбачення майбутньої ціни, виконане за допомогою нейронних мереж. Предметом дослідження є методи та алгоритми аналізу та передбачення майбутньої ціни криптовалют за допомогою нейронних мереж, а також веб-технології для розробки відповідного веб-додатку. У результаті виконання дипломної роботи було розроблено веб-додаток, який забезпечує аналіз та візуалізацію різних метрик криптовалют, а саме: ціна, обсяг торгів, капіталізація тощо. Додаток також містить можливість передбачення майбутньої ціни криптовалюти за допомогою нейронних мереж. Загальний обсяг роботи: 75 сторінок, 35 рисунків, 6 формул. Bachelor's qualification work was done by Veronica Romanivna Pykhnei, a student of group CS-413 in pursuit of a degree in Computer Science (specialty 122). The objective of this work is to attain a bachelor's degree in the field of 122 "Computer Science". The aim of this thesis is to develop a web application with the ability to analyse and visualise cryptocurrency metrics and predict future prices based on neural networks and conducted analysis.
  • Item
    Використання методів машинного навчання для передбачення рейтингу мобільних застосунків
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Петунін, Георгій Едуардович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-413 Петуніном Георгієм Едуардовичем. Тема “Використання методів машинного навчання для передбачення рейтингу мобільних застосунків”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є створення платформи для аналізу мобільних застосунків та передбачення їх успішності, зважаючи на вже існуючі дані, стосовно цього застосунку. Об’єктом дослідження є передбачення успішності мобільного застосунку та розробка системи для використання розроблених алгоритмів на практиці. У результаті виконання дипломної роботи було розроблено комбіновану нейронну мережу та інформаційну систему для передбачення успішності мобільного застосунку, система приймає дані про застосунок, як ввід і повертає можливі метрики росту за певний(обраний користувачем) час. Дана система може використовуватися на практиці для оптимізації роботи бізнес-аналітиків, а також для малих компаній чи розробників-одинаків, які хочуть зрозуміти, чи варто продовжувати підтримку застосунку. The bachelor's qualification work was completed by a student of the KN-413 group Petunin Heorhii Eduardovych. The topic is "Predicting the ranking of mobile applications using machine learning". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The purpose of this work is to create a platform for analyzing mobile applications and predicting their success, taking into account the already available data on this application.
  • Item
    Система підтримки прийняття рішень найму персоналу для підвищення ефективності команд
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Мруць , Андрій Мар’янович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-414 Мруцем Андрієм Мар’яновичем. Тема “Система підтримки прийняття рішень найму персоналу для підвищення ефективності команд”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є побудова нейронної мережі для підвищення ефективності команд на етапі кадрових рішень шляхом передбачення та класифікації працівників за їх різними характеристиками. Об’єктом дослідження є передбачення характеристик новостворених потенційних колег на основі наявних характеристик та розробка системи для використання розроблених алгоритмів на практиці. У результаті виконання дипломної роботи було розроблено нейронну мережу та допоміжну систему підтримки прийняття рішень найму персоналу для підвищення ефективності команд. Система приймає має дані наявних працівників, приймає інформацію про нового, як ввід та демонструє у яку команду даний працівник «впишеться» найкраще на основі передбачених характеристик. Дана система може використовуватися на практиці як помічник у прийнятті кадрових рішень, для оптимізації опрацювання резюме та оптимізації процесів найму. The bachelor's qualification work was completed by the student of KN-414 group Mruts Andriy Maryanovych. Topic "Hiring decision-making support system to improve team efficiency." The work aims to obtain a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". The thesis aims to build a neural network to increase teams' efficiency at the stage of personnel decisions by predicting and classifying employees according to their various characteristics. The object of the research is the prediction of the characteristics of newly created potential colleagues based on the existing characteristics and the development of a system for using the developed algorithms in practice. As a result of the diploma work, a neural network, and an auxiliary system for supporting personnel hiring decisions were developed to improve the effectiveness of teams. The system accepts the data of existing employees, accepts information about new ones as input, and demonstrates in which team this employee will "fit" best based on the provided characteristics. This system can be used in practice as an assistant in making personnel decisions, optimizing resume processing, and optimizing hiring processes.
  • Item
    Класифікація програмних модулів за дефектністю методами машинного навчання
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Мельник, Данило Тадейович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-414 Мельником Данилом Тадейовичем. Тема “Класифікація програмних модулів за дефектністю методами машинного навчання”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є підвищення точності класифікації програмних модулів за дефектністю шляхом застосування методів машинного навчання. Об’єктом дослідження є процеси виявлення дефектів у програмному забезпеченні. У результаті виконання дипломної роботи було розроблено підхід для класифікації програмних модулів за дефектністю з використанням метрик сирцевого коду. Розроблений підхід може використовуватись для оцінки схильності програмних модулів до дефектів, що може зменшити витрати на розробку та підтримку програмного забезпечення завдяки ефективному плануванню заходів виявлення недоліків розроблюваного ПЗ. Обсяг роботи становить 66 сторінок. The bachelor's qualification work was written by Danylo Melnyk, a student of group KN-414. The topic is "Classification of program modules by defectiveness using machine learning methods". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". The purpose of the thesis is improving accuracy of classification of program modules by defectiveness by applying machine learning methods. The object of research is the process of detecting defects in software. As a result of the thesis, an approach was developed to classify software modules by defectiveness using raw code metrics. The developed approach can be used to assess the susceptibility of software modules to defects, which can reduce the cost of software development and support through effective planning of measures to identify defects in the software being developed. The volume of the work is 66 pages.
  • Item
    Застосування ройового інтелекту для адаптації колонії до зовнішніх умов
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Мандрик, Борис Юрійович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-414 Мандриком Борисом Юрійовичем. Тема «Застосування ройового інтелекту для адаптації колонії до зовнішніх умов»». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є моделювання колективної поведінки членів мультирольової колонії для реагування і адаптації до зовнішніх умов та подальше застосування розробленої моделі у розробці відеоігор. Об’єктом дослідження є модель поведінки колонії як децентралізованої системи. У результаті виконання дипломної роботи було розроблено модель поведінки членів колонії на основі ройового інтелекту з використанням дерев поведінки для адаптації до зовнішніх умов. Дана модель може використовуватися на практиці при розробці відеоігор для пошуку найкращих умов у середовищі на основі використання алгоритмів ройового інтелекту. The bachelor's qualification work was completed by a student of the KN-414 group Mandryk Borys Yuriiovych. The topic is "Application of swarm intelligence for colony adaptation to external conditions". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The purpose of this work is is to model the collective behavior of members of a multi-role colony to respond and adapt to external conditions and further apply the developed model in the development of video games. The object of the research is a model of colony behavior as a decentralized system. As a result of the research, a model of colony members' behavior based on swarm intelligence using behavioral trees to adapt to external conditions was developed. This model can be used in practice in the development of video games to find the best conditions in the environment based on the use of swarm intelligence algorithms.
  • Item
    Побудова моделі визначення метрики очікуваних голів у футбольних матчах
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Коваленко, Антон Сергійович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-412 Коваленко Антоном Сергійовичем. Тема “ Побудова моделі визначення метрики очікуваних голів у футбольних матчах ”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є побудова моделі для визначення метрики очікуваних голів у футбольних матчах. Під час написання моделі потрібно дослідити фактори, які впливають на результат. Підготувати декілька наборів даних для аналізу та порівнювати точності результатів на різних даних. Об’єкт дослідження – це модель, яка буде визначати метрику очікуваного гола по вхідних даних. У результаті модель буде приймати дані з координатами удару з футбольного матчу та виводити ймовірність голу. Також будуть проаналізовані фактори, при яких результат буде змінюватись з різними вхідними даними. Експерименти з вхідними даними на практиці будуть корисними для аналітиків, які займаються футбольною статистикою та скаутингом. The bachelor's qualification work was completed by Anton Serhiyovich Kovalenko, a student of the KN-412 group. Topic "Building a model for determining the metric of expected goals in football matches". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". The aim of the thesis is to build a model for determining the metric of expected goals in football matches. When writing a model, you need to investigate the factors that affect the result. Prepare several data sets for analysis and compare the accuracy of the results on different data. The object of the study is a model that will determine the metric of the expected goal based on the input data. As a result, the model will receive data with the coordinates of a kick from a football match and derive the probability of a goal. Factors where the result will vary with different inputs will also be analyzed. Experiments with input data in practice will be useful for analysts involved in football statistics and scouting.
  • Item
    Моделювання поширення туберкульозу клітинним автоматом
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Карабін, Ярослав Вікторович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-412 Карабін Ярославом Вікторовичем. Тема “Моделювання поширення туберкульозу клітинним автоматом”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Мета дипломної роботи є побудова математичної моделі для прогнозування поширення інфекційних захворювань, зокрема туберкульозу. Об’єктом дослідження є спільнота осіб у яких ймовірне поширення захворювання на туберкульоз. Предмет дослідження – модель клітинного автомата для розповсюдження інфекційних захворювань. Бакалаврська дипломна робота присвячена вирішенню актуальних наукових задач розробки математичних моделей, придатних для моделювання поширення туберкульозу залежно від показників перебігу цього захворювання (активна чи латентна стадія перебігу хвороби), та особливостей ареалу компактного перебування iндивiдiв (зокрема, в закритих приміщеннях). Поставлені завдання вирішені за допомогою підходів, які комбінують елементи теорії імовірності, теорії диференціальних рівнянь та методів комп’ютерного моделювання за допомогою клітинного автомату. У результаті виконання дипломної роботи було проаналізувати існуючі математичні моделі для прогнозування поширення інфекційних захворювань. Після цього було вибрано математичну модель, яка найбільше підходить для моделювання поширення туберкульозу і побудовано власну модель на основі методу клітинних автоматів. Також було програмно реалізовано симуляцію та протестувати її в різних сценаріях. Загальний обсяг роботи: 59 сторінок, 19 рисунків, 3 таблиці, 22 посилання. The bachelor’s qualification work was completed by a student of the KN-412 group Karabin Yaroslav Viktorovych. The topic is “Modeling the spread of tuberculosis using cellular automaton”; The work is aimed at obtaining a bachelor’s degree in 122 “Computer Science”. The aim of the thesis is to build a mathematical model to predict the spread of infectious diseases, particularly tuberculosis.
  • Item
    Розробка моделі на основі нейронної мережі для виправлення граматичних помилок у текстах українською мовою
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Гудима, Анастасія Іванівна; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студенткою групи КН-413 Гудимою Анастасією Іванівною. Тема “Розробка моделі на основі нейронної мережі для виправлення граматичних помилок в текстах українською мовою”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є побудова нейронної мережі для виправлення граматичних помилок у текстах українською. Об’єктом дослідження є аналіз текстових даних, визначення а також виправлення граматичних помилок у них. Під час виконання дипломної роботи було протестовано роботу двох моделей-трансформерів mT5 та mBart-50. Тренувальні дані були завантажені з корпусу UA-GEC, з рівнем анотації ‘gec-fluency’. Розмір тренувального датасету становить близько 32 тисяч речень. Окрім того, для покращення ефективності моделей, було згенеровано 10000 речень синтетичних даних за допомогою наступних методів: переклад А-Б-А, заміна слів на схожі за написанням, штучні помилки в пунктуації. У результаті, з огляду на кількість тренувальних даних, модель досягла хорошої точності, та все ж потребує подальших досліджень. The bachelor's qualification work was completed by a student of the KN-413 group Hudyma Anastasiia Ivanivna. The topic is "Developmant of a neural network based model for correcting grammatical errors in Ukrainian texts". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The aim of the diploma thesis is to build a neural network for correcting grammatical errors in Ukrainian texts. The object of research is the analysis of textual data, identification, and correction of grammatical errors in them.
  • Item
    Прогнозування відтоку клієнтів банку за допомогою методів машинного навчання
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Волошин, Володимир Олегович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-412 Волошином Володимиром Олеговичем. Тема “Прогнозування відтоку клієнтів банку за допомогою методів машинного навчання”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Використання методів машинного навчання стає все популярнішим підходом для вирішення проблеми відтоку клієнтів, що є однією з найважливіших проблем, з якими стикаються банки. Моделі машинного навчання можуть передбачити, які клієнти в скорішому часі планують покинути банк. Ця наукова робота може допомогти банкам збільшити свою ефективність та зберегти своїх клієнтів, що позитивно позначиться на їх фінансовому стані та репутації. Метою дипломної роботи є розробка моделей прогнозування відтоку клієнтів банку за допомогою методів машинного навчання та порівняння їх оцінок якості. Об'єктом дослідження є набір методів машинного навчання для передбачення процесу відтоку клієнтів банку, який вивчатиметься в контексті застосування методів машинного навчання. Отримані результати можуть бути застосовані для прогнозування відтоку клієнтів банку, щоб допомогти банкам працювати ефективніше та зменшити витрати на залучення нових клієнтів. The bachelor's qualification work was completed by a student of the KN-412 group Voloshyn Volodymyr Olegovych. The topic is "Prediction of bank customer churn using machine learning methods". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The use of machine learning techniques is becoming an increasingly popular approach to solving customer churn, one of the most important challenges banks face. Machine learning models can predict which customers are most likely to leave the bank. This scientific work can help banks increase their efficiency and retain their customers, which will have a positive effect on their financial condition and reputation. The aim of the diploma work is to develop models for predicting the churn of bank customers using machine learning methods and to compare their quality assessments. The object of the study is a set of machine learning methods for predicting the process of the churn of bank customers, which will be studied in the context of the application of machine learning methods. The obtained results can be applied to predict the churn of bank customers to help banks work more efficiently and reduce the cost of attracting new customers.
  • Item
    Нейромережевий метод аугментації та прогнозування у випадку коротких наборів даних
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Федорчук, Максим Андрійович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-413 Федорчуком Максимом Андрійовичем. Тема «Нейромережевий метод аугментації та прогнозування у випадку коротких наборів даних». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Мета дипломної роботи полягає в удосконаленні методу аугментації даних і машинного навчання для підвищення точності нейромережевого прогнозування у випадку аналізу коротких наборів даних. Об’єкт дослідження – процеси прогнозування у випадку коротких наборів табличних даних. Предметом досліджень є методи аугментації даних із використанням штучних нейронних мереж без навчання. Досягнення мети відбувається за рахунок удосконалення існуючого методу аугментації і прогнозування на основі нейронної мережі узагальненої регресії, за рахунок модифікації процедури аугментації даних. У результаті виконання дипломної роботи створено модифікований метод інтелектуального аналізу коротких наборів даних. Загальний обсяг роботи: 65 сторінок, 20 рисунків, 17 посилань. The bachelor's qualification work was completed by Maksym Andriyovych Fedorchuk, a student of the KN-413 group. Topic "Neural network method of augmentation and prediction in the case of short data sets". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". The aim of the thesis is to improve the method of data augmentation and machine learning to increase the accuracy of neural network prediction in the case of analysis of short data sets.
  • Item
    Розпізнавання нумізматичних об'єктів по зображенням методами глибинного навчання
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Сирватка, Максим Юрійович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-414 Сирваткою Максимом Юрійовичем. Тема “Розпізнавання нумізматичних об'єктів по зображенням методами глибинного навчання”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є розробка підходу для визначення монети на фото та її класифікації засобами глибинного навчання. Об’єктом дослідження є процеси розпізнавання монети по фото. Предмет дослідження – нейронні мережі для попереднього опрацювання фото та розпізнавання монети. Під час виконання дипломної роботи була розроблена система для розпізнавання американських обігових монет, використовуючи методи глибинного навчання. Були проаналізовані різні методи глибинного навчання, проведені експерименти та обрані найкращі моделі для розпізнавання нумізматичних об’єктів на фото. Система приймає два фото монети як вхідні дані та повертає назву монети та основну інформацію про неї. Запропонована система може використовуватись спеціалістами для автоматизації розпізнавання об’єктів, студентами для вивчення сфери нумізматики. The bachelor's qualification work was completed by a student of the KN-414 group Syrvatka Maksym Yuriiovych. The topic is "Recognition of numismatic objects by images using deep learning methods". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The purpose of this work is development of an approach for identifying a coin in a photo and classifying it by means of deep learning. The object of the research are coin recognition processes by photo. The subject of the work is neural networks for image pre-processing and coin recognition.
  • Item
    Нейромережевий метод прогнозування із використанням випадкового шуму в умовах дефіциту інформації
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Семчишин, Остап Любомирович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-413 Семчишином Остапом Любомировичем. Тема “Нейромережевий метод прогнозування із використанням випадкового шуму в умовах дефіциту інформації”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Мета дипломної роботи полягає у підвищенні точності нейромережевого прогнозування в умовах дефіциту інформації за рахунок аугментації даних для кожної окремої точки на основі випадкових збурень та усередненні отриманих результатів прогнозу. Об'єктом дослідження є процеси прогнозування в умовах дефіциту навчальних даних. Предметом дослідження є нейромережеві методи прогнозування із використанням випадкових збурень. Мета роботи досягається за допомогою аугментації кожного вектора тестової вибірки шляхом генерації додаткових векторів за допомогою випадкових збурень. Надалі оброблення розширеної вибірки даних відбувається з використанням нейронної мережі узагальненої регресії. Апробацію роботи розробленого методу здійснено використовуючи реальний медичний набір даних. У результаті виконання дипломної роботи було підвищено точність нейромережевого прогнозування в умовах дефіциту інформації за рахунок аугментації даних для кожної окремої точки на основі випадкових збурень та усередненні отриманих результатів прогнозу. Даний метод може використовуватися на практиці для прогнозування у медицині, у випадку наявності малих наборів даних. Загальний обсяг роботи: 60 сторінок, 19 рисунків, 15 посилань. The bachelor's qualification work was completed by the student of the group CS-413 Ostap Liubomyrovych Semchyshyn. The topic is "Neural network based prediction method using random noise in case of information deficit". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". The aim of the work is to increase the accuracy of neural network prediction in conditions of information deficit using the augmentation of data for each individual point based on random disturbances and averaging the obtained prediction results.
  • Item
    Обробка та аналіз OCR документів з використанням нейронних мереж
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Попів, Христина Ігорівна; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студенткою групи КН-414 Попів Христиною Ігорівною. Тема “Обробка та аналіз OCR документів з використанням нейронних мереж”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є аналіз алгоритмів обробки друкованого тексту у роботі з ocr документами. Об’єктом дослідження є друкований текст у ocr документах. У результаті виконання дипломної роботи було розроблено нейронну мережу та інформаційну систему для розпізнавання та аналізу тексту на відсканованих документах, система приймає відскановані документи, як ввід і повертає модель з ключовою інформацією , яка потрібна користувачу. The bachelor's qualification work was completed by a student of the KN-414 group Popiv Khrystyna Ihorivna . The topic is "OCR Invoice parsing using netural networks ". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The purpose of the thesis is to analyze the algorithms for processing printed text in working with ocr documents. The object of research is printed text in ocr documents. As a result of the thesis, a neural network and an information system for recognizing and analyzing text on scanned documents were developed, the system accepts scanned documents as input and returns a model with key information that the user needs.
  • Item
    Розпізнавання жестів руки за допомогою нейронних мереж
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Пасемко, Андрій Андрійович; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-414 Пасемком Андрієм Андрійовичем. Тема “Розпізнавання жестів рук за допомогою нейронних мереж”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є побудова системи для взаємодії із комп’ютером за допомогою жестів рук у режимі реального часу з використанням нейронних мереж. Об’єктом дослідження є розпізнавання жестів рук на зображеннях та розробка системи для взаємодії людини з комп’ютером на основі цих жестів. У результаті виконання дипломної роботи було представлено нову систему розпізнавання жестів, призначену для природної взаємодії з комп'ютером, яка надає можливість користуватись базовим функціоналом операційних систем без використання комп'ютерної миші. The bachelor's qualification work was completed by the student of KN-414 group Pasemko Andriy Andrij. Topic "Recognition of hand gestures using neural networks". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". The aim of the thesis is to build a system for interacting with a computer using hand gestures in real time using neural networks. The object of research is the recognition of hand gestures on images and the development of a system for human-computer interaction based on these gestures.
  • Item
    Дослідження інкрементальних евристичних алгоритмів пошуку шляху (D* Lite)
    (Національний університет «Львівська політехніка», 2023) Огорілко, Вікторія Олегівна; Національний університет «Львівська політехніка»
    Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студенткою групи КН-413 Огорілко Вікторією Олегівною. Тема «Дослідження інкрементальних евристичних алгоритмів пошуку шляху (D* Lite)». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Мета цієї дипломної роботи полягає в дослідженні алгоритмів інкрементального евристичного пошуку на прикладі реалізації алгоритму D* Lite для пересування робота у заданому просторі з динамічною зміною можливих перешкод. Об’єктом дослідження є процес пошуку шляху для роботизованих систем. Предметом дослідження є алгоритм D* Lite та його візуалізація для задачі пошуку оптимального шляху переміщення в заданому просторі з урахуванням стану середовища. В результаті виконання цієї дипломної роботи було розроблено інтерактивну візуалізацію для зображення роботи алгоритму D* Lite. The Bachelor's qualification work was carried out by a student of the KN-413 group, Ohorilko Viktoriia Olehivna. The topic is "Research of Incremental Heuristic Pathfinding Algorithms (D* Lite)". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in specialty 122 "Computer Science". The purpose of this thesis is to study incremental heuristic search algorithms using the example of the D* Lite algorithm implementation for moving a robot in a given space with a dynamic change of possible obstacles. The object of study is the process of pathfinding for robotic systems. The subject of the study is the D* Lite algorithm and its visualization for the task of finding the optimal path in a given space, taking into account the state of the environment. As a result of this thesis, an interactive visualization was developed for displaying the work of the D* Lite algorithm.