Порівняльний аналіз методів аугментації даних для різних модальностей

Simple item page
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.authorБохонко , Андрій Віталійович
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2024-04-26T12:33:41Z
dc.date.available2024-04-26T12:33:41Z
dc.date.issued2023
dc.date.submitted2024
dc.description.abstractМагістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-12 Бохонко Андрієм Віталійовичем. Тема “Порівняльний аналіз методів аугментації даних для різних модальностей”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об’єктом дослідження є процеси прогнозування у випадку коротких наборів табличних даних. Предметом досліджень є методи аугментації даних для різних модальностей. Досягнення мети відбувається перш за все з дослідження існуючого інструментарію машинного навчання та методів аугментації даних для різних модальностей. Подальша розробка програмного забезпечення для реалізації різних методів аугментації даних та моделей машинного навчання для різних модальностей. Апробацію роботи здійснено за допомогою аналізу ефективності різних методів аугментації даних для різних модальностей з використанням метрик якості та статистичних методів. У результаті виконання дипломної роботи проведено аналіз впливу різноманітних методів аугментації даних на ефективність роботи класифікаторів на різних модальностях. Загальний обсяг роботи: 92 сторінки, 49 рисунків, 25 посилань. Master’s degree work of the student of the group CSAI-22 Bokhonko Andrii Vitaliyovych. The topic is "Comparative analysis of data augmentation methods for different modalities". The work is aimed at obtaining a master's degree in 122 "Computer Science". The object of research is forecasting processes in the case of short sets of tabular data. The subject of research is data augmentation methods for various modalities. Achieving the goal occurs primarily from the study of existing machine learning tools and data augmentation methods for various modalities. Further software development to implement various data augmentation methods and machine learning models for various modalities. Approbation of the work was carried out by analyzing the effectiveness of various methods of data augmentation for various modalities using quality metrics and statistical methods. As a result of the diploma work, an analysis of the influence of various methods of data augmentation on the effectiveness of classifiers in various modalities was carried out. The total volume of work: 92 pages, 49 figures, 25 references.
dc.format.pages92
dc.identifier.citationБохонко А. В. Порівняльний аналіз методів аугментації даних для різних модальностей : пояснювальна записка до магістерської кваліфікаційної роботи : 122 «Комп’ютерні науки» / Андрій Віталійович Бохонко ; Національний університет «Львівська політехніка». – Львів, 2023. – 92 с.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/61917
dc.language.isouk
dc.publisherНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.subjectмодальність даних, класифікація, аугментація даних, розширення вибірки, машинне навчання, data modality, classification, data augmentation, sample expansion, machine learning
dc.titleПорівняльний аналіз методів аугментації даних для різних модальностей
dc.title.alternativeComparative analysis of data augmentation methods for different modalities
dc.typeStudents_diploma

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Bokhonko_A_V_KNSSh_22.pdf
Size:
1.86 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Основний документ
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Магістерські роботи