Нейромережевий метод аугментації та прогнозування у випадку коротких наборів даних

Abstract

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.