Вісники та науково-технічні збірники, журнали

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12

Browse

Subject: search.filters.subject.machine learning

Search Results

Now showing 1 - 10 of 24
  • Thumbnail Image
    Item
    Інформаційна технологія для аналізу пунктів продажу мобільного оператора на основі методів кластеризації
    (Видавництво Львівської політехніки, 2023-02-28) Нарушинська, О. О.; Мотрунич, В. І.; Арзубов, М. В.; Теслюк, В. М.; Narushynska, O. O.; Motrunych, V. I.; Arzubov, M. V.; Teslyuk, V. M.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Представлено дослідження, спрямоване на розробку та впровадження інформаційної технології моніторингу та аналізу сегментів пунктів продажу мобільного оператора з використанням методів кластеризації. Дослідження вирішує актуальну проблему в сфері маркетингу та бізнес-оптимізації, а саме: покращення стратегій мережі пунктів продажу мобільного зв'язку. В дослідницькій роботі представлено новітній підхід до сегментації пунктів продажу мобільного оператора з використанням алгоритмів кластеризації. Було розроблено програмний продукт, що містить алгоритми машинного навчання для кластеризації пунктів продажу за ключовими параметрами. Здійснено комплексний аналіз бази даних мобільного оператора для визначення критичних характеристик пунктів продажу, таких як прибутковість, патерни використання послуг мобільного оператора, кількість нових та втрачених клієнтів, географічне розташування, та інші важливі індикатори. Особлива увага була приділена розробці інструментарію для підготовки та опрацювання вхідних даних, що забезпечує точність подальшої кластеризації. За допомогою створеного продукту мобільний оператор зможе ідентифікувати найбільш прибуткові пункти продажу, виявити можливості для зростання та розробити цільові стратегії для кожного сегмента. Застосуванням розробленої технології мобільний оператор отримує можливість не тільки виявити ключові та прибуткові точки продажів, але й розробити цілеспрямовані стратегії для різних груп пунктів продажу з урахуванням їх унікальних характеристик. Такий підхід підсилює позиції компанії на ринку, сприяючи підвищенню задоволеності споживачів та збільшенню прибутків. Крім того, розроблена система має потенціал для аналізу динаміки зміни пунктів продажу з часом, що дає змогу мобільному оператору підтримувати оптимальну стратегію розвитку та задовольняти потреби клієнтів, що може сприяти підвищенню прибутковості та конкурентоспроможності бізнесу.
  • Thumbnail Image
    Item
    Сучасний стан підходів до моніторингу технічного стану лопатей вітрових турбін з використанням інформаційних технологій
    (Видавництво Львівської політехніки, 2023-02-28) Басалкевич, О. А.; Рудавський, Д. В.; Basalkevych, O. A.; Rudavskyi, D. V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Вітрова енергетика є одним із найважливіших та найперспективніших джерел екологічно чистої відновлювальної енергії. Для підвищення надійності та безпечності експлуатації вітрових турбін, а також для зниження витрат через технічне обслуговування та простої у неробочому стані, необхідно застосовувати сучасні методи моніторингу стану великогабаритних та високонавантажених деталей вітрових електростанцій з використанням інформаційних технологій. Розглянуто основні види дефектів та їхню класифікацію. Проаналізовано вплив швидкості обертання турбіни та наявності тріщини у лопаті на власні частоти коливання робочого тіла. Наведено основні види і методи неруйнівного контролю (НК). Детально розглянуто акустичний метод, оскільки він стрімко розвивається та є перспективним для галузі зеленої енергетики. На основі опрацьованої літератури подано класифікацію акустичних методів НК. Проведено аналітичний огляд публікацій, що розглядають методи НК для діагностики лопатей вітрових турбін, у тому числі з використанням безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Для кожного з методів наведено його переваги та недоліки. Здійснено аналіз підходу до НК вітрових електричних станцій з використанням машинного навчання на основі Гаусівських процесів для прогнозування власних частот коливань однієї лопаті за статистичними даними розподілу власних частот коливання сусідніх лопатей та температури навколишнього середовища. Наведено опис повного циклу функціонування системи від збирання даних до прийняття рішення про можливу наявність дефекту в конструкції. Розглянуті підходи можуть слугувати базою для побудови нових високонадійних методів виявлення небезпечних дефектів у матеріалі лопаті на ранніх стадіях їх розвитку.
  • Thumbnail Image
    Item
    Density based fuzzy support vector machine: application to diabetes dataset
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Ель Уісарі, А.; Ель Мутауакіл, К.; El Ouissari, A.; El Moutaouakil, K.; Університет Сіді Мохаммеда бен Абдалли; University Sidi Mohamed Ben Abdellah
    У роботі запропоновано систему глибокого прогнозування діабету, засновану на новій версії моделі машинної оптимізації опорних векторів. Спочатку визначаються три типи пацієнтів (шум, зв’язкові та внутрішні) на основі конкретних параметрів. Далі врівноважуються набори клінічних даних, пригнічуючи шумних та зв’язкових пацієнтів. Після того визначаються вектори підтримки, розв’язуючи програму оптимізації розумного розміру. Запропонована система виконується на добре відомому наборі даних про діабет PIMA. Результати експериментів показують, що запропонований метод покращує точність прогнозування, а запропонована система значно перевершує всі інші версії SVM, а також літературні методи класифікації.
  • Thumbnail Image
    Item
    Новітні технології маркетингових досліджень та аналізу ринку
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-02-25) Дума, О. І.; Мельник, М. С.; Duma, O. I.; Melnyk, M. S.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    На сучасному етапі все актуальнішими для успішності підприємств стають маркетингові дослідження. Проведення маркетингових досліджень знижує ризик прийняття неправильних рішень під час аналізу та розроблення маркетингових стратегій, планування і контролю маркетингової діяльності. Наведено огляд виникнення маркетингових досліджень, досліджено новітні методи маркетингових досліджень, їхні переваги та недоліки, можливість їх використання на різних етапах маркетингової діяльності. Систематизовано наукові підходи до трактування понять “маркетингові дослідження”, “методи маркетингових досліджень”. Проаналізовано новітні методи маркетингових досліджень, які передбачають широке використання AI (штучний інтелект), Big Data, ML, TRI*M. Проаналізовано також реалізацію методів маркетингових досліджень на основі Big Data, AI, ML, кейси із використанням новітніх методів маркетингових досліджень.
  • Thumbnail Image
    Item
    Модель інтеграції федеративного навчання в мережі мобільного зв’язку п’ятого покоління
    (Видавництво Львівської політехніки, 2022-03-01) Шубин, Б.; Максимюк, Т.; Яремко, О.; Фабрі, Л.; Мрозек, Д.; Shubyn, B.; Maksymyuk, T.; Yaremko, O.; Fabri, L.; Mrozek, D.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    У роботі досліджено основні переваги використання федеративного навчання (FL) для обміну досвідом між інтелектуальними пристроями в середовищі мереж мобільного зв’язку п’ятого покоління. Цей підхід дає змогу будувати ефективні алгоритми машинного навчання у випадку використання конфіденційних даних, втрата яких може бути небажаною або навіть небезпечною для користувачів. Отже, для завдань, у яких важлива конфіденційність даних, що необхідні для обробки та аналізу, пропонуємо використовувати підходи FL. У такому випадку вся особиста інформація користувачів буде оброблятися локально на їхніх пристроях. FL забезпечує безпеку конфіденційних даних для абонентів, дає операторам мобільних мереж змогу зменшити кількість надлишкової інформації в радіоканалі та оптимізувати функціонування мобільної мережі. В роботі наведено трирівневу модель інтеграції федеративного навчання в мережу мобільного зв’язку та описано основні особливості цього підходу. Висвітлено також експериментальні дослідження, які демонструють результати використання запропонованого підходу.
  • Thumbnail Image
    Item
    Процеси та складові елементи аналізу великих даних у системах дистанційного навчання
    (Видавництво Львівської політехніки, 2022-03-01) Пришляк, Андрій; Кунанець, Наталія Едуардівна; Пасічник, Володимир Володимирович; Pryshiak, A.; Kunanets, N.; Pasichnyk, V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Проаналізовано вплив пандемії на освітні процеси в Україні. Розглянуто проблеми, які спостерігаються під час дистанційного навчання, позитивні та негативні фактори онлайн-освіти. Висвітлено чинники, які можуть призвести до конфліктних ситуацій в освітньому процесі та ускладнювати збирання й аналіз інформації. Запропоновано використовувати методи машинного навчання для аналізу великих даних у системах дистанційного навчання. Розглянуто метод аналізу головних компонент для зменшення розмірності обсягу вибірки та описано основні кроки, які потрібно виконати задля спрощення. Можливість аналізу забезпечується коректним функціонуванням системи дистанційного навчання, регламентованої ЗВО, взаємодією із усіма учасниками навчального процесу, а також своєчасним виконанням обов’язків, покладених на них.
  • Thumbnail Image
    Item
    Мобільна інформаційна система контролю раціону харчування людини
    (Видавництво Львівської політехніки, 2022-03-01) Олексів, Назар; Висоцька, Вікторія; Oleksiv, Nazar; Vysotska, Victoria; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Життя кожної людини, групи людей і нації залежить від географічних, економічних, політичних, культурних і релігійних умов. Спосіб життя формується у результаті щоденного повторення і складається із таких факторів: харчування, фізичні навантаження, наявність шкідливих звичок, моральний і духовний розвиток тощо. В останні десятиліття спосіб життя вважають невід’ємною частиною добробуту, що сприяло збільшенню кількості досліджень. Медики стверджують, що більш ніж половина проблем зі здоров’ям пов’язані із дієтою. Мільйони людей харчуються неправильно, навіть не підозрюючи про це. Актуальність теми зумовлена численністю підходів до вирішення проблеми контролю дієти, проте різні аналоги пропонують можливості, які відрізняються і не завжди зрозумілі та зручні, оскільки існує кілька способів досягнення однієї мети. Дослідження стосовно здорового харчування в сучасних умовах є одним із пріоритетних завдань задля покращення фізичного стану різних вікових груп. Мета – створення системи, спрямованої на те, щоб допомогти кінцевому споживачеві дотримуватися здорового харчування, визначаючи склад та калорійність продукту, сформувати рекомендації відповідно до ритму життя. Система призначена для вирішення конкретних завдань: розпізнавати продукти, співвідносити продукт і його калорійність, формувати харчовий щоденник, нагадувати користувачеві про пропущені прийоми їжі та вести статистику.
  • Thumbnail Image
    Item
    Чи можливий діалог між філософією та новітніми навчальними технологіями? (за результатами вебінарів від експертів компанії “SoftServe”, 2022
    (Lviv Politechnic Publishing House, 2022-02-22) Паньків, Олеся; Pankiv, Olesia; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    На основі аналізу вебінарів для освітянської спільноти Tech Summer for Teachers Bootcamp, організованих ІТ компанією SoftServe, акцентовано увагу на їх міждисциплінарному підході, зокрема у викладанні філософських дисциплін. Особливу увагу звернуто на антропологічну складову у сфері інформаційних технологій, штучного інтелекту, кібербезпеки та віртуальної комунікації. Відзначено, що технології онлайн навчання (доступності та інклюзії), методик навчання (ненасильницька комунікація, коучинг) сприяють якості освітнього процесу в умовах сучасного цивілізаційного розвитку.
  • Thumbnail Image
    Item
    Чи можливий діалог між філософією та новітніми навчальними технологіями? (за результатами вебінарів від експертів компанії “SoftServe”, 2022)
    (Видавництво Львівської політехніки, 2022-02-22) Паньків, Олеся; Pankiv, Olesia; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    На основі аналізу вебінарів для освітянської спільноти Tech Summer for Teachers Bootcamp, організованих ІТ компанією SoftServe, акцентовано увагу на їх міждисциплінарному підході, зокрема у викладанні філософських дисциплін. Особливу увагу звернуто на антропологічну складову у сфері інформаційних технологій, штучного інтелекту, кібербезпеки та віртуальної комунікації. Відзначено, що технології онлайн навчання (доступності та інклюзії), методик навчання (ненасильницька комунікація, коучинг) сприяють якості освітнього процесу в умовах сучасного цивілізаційного розвитку.
  • Thumbnail Image
    Item
    Застосування згорткової нейронної мережі для виявлення меланоми за зображенням новоутворення на мобільному пристрої
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Дем’янець, Т. В.; Федасюк, Д. В.; Demianets, T. V.; Fedasyuk, D. V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Розглянуто сучасні методи виявлення меланоми за зображенням новоутворення, проаналізовано їх переваги та недоліки. У статті продемонстровано прототип мобільного застосунку для виявлення меланоми за зображенням родимки на підставі згорткової нейронної мережі, котрий розробляється для операційної системи Android. Доповнено набір даних на підставі HAM10000 для навчання задля усунення незбалансованості класів та покращення показників точності мережі. Виконано пошук наявних нейронних мереж, котрі забезпечують високу точність, та вибрано для дослідження нейромережі VGG16, MobileNet та NASNetMobile. До наведених нейронних мереж застосовано техніки передавання навченості та точного налаштування для адаптування мереж до задачі класифікації уражень шкіри. Встановлено, що використання згаданих технік дає змогу отримати високі показники точності нейронної мережі для вказаного завдання. Описано процес конвертування згорткової нейронної мережі в оптимізований формат Flatbuffer засобами TensorFlow Lite для розміщення та використання на мобільному пристрої. Оцінено характеристики швидкодії вибраних нейронних мереж на мобільному пристрої за часом класифікації на центральному і графічному процесорах та здійснено порівняння обсягу пам’яті, яку займає файл окремої мережі. Виконано порівняння розміру файлу нейронної мережі до конвертування та після. Продемонстровано, що використання конвертора TensorFlow Lite значно зменшує розмір файлу нейронної мережі завдяки оптимізованому формату. Результати дослідження свідчать про високу швидкодію застосунку та компактність мереж на пристрої, а використання графічного пришвидшення дає змогу значно зменшити тривалість класифікації зображень новоутворення. На підставі проаналізованих параметрів вибрано NASNetMobile як оптимальну нейронну мережу для використання у мобільному застосунку для виявлення меланоми.