АДАПТАЦІЯ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ БЕЗ УЧИТЕЛЯ ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ НЕЧІТКО ВИЗНАЧЕНИХ ОБРАЗІВ

Банацький-Шуманський М.В. АДАПТАЦІЯ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ БЕЗ УЧИТЕЛЯ ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ НЕЧІТКО ВИЗНАЧЕНИХ ОБРАЗІВ. [Бакалаврська робота]

Текст
Банацький-Шуманський М, 122 КН, денна .pdf
Завантажити (1MB)

Анотація

Актуальність дослідження обумовлена необхідністю розробки методів, які можуть адаптуватися до невизначеності та варіативності інформації, що є ключовим фактором для забезпечення надійності роботи інтелектуальних систем. Одним із перспективних підходів для роботи з такими даними є використання нечітких множин та алгоритмів кластеризації, зокрема алгоритмів на основі нейронних мереж Кохонена.

Тип елементу:	Бакалаврська робота
Додаткова інформація (бібліографічний опис):	Банацький-Шуманський М.В. Адаптація алгоритмів машинного навчання без учителя для кластеризації нечітко визначених образів : кваліфікаційна робота за освітнім ступенем «бакалавр» / М.В. Банацький-Шуманський; наук. керівник В.А. Сяський; Рівнен. держ. гуманіт. ун-т. - Рівне, 2025. - 49 с.
Ключові слова:	кластеризація, інтелектуальний аналіз даних, алгоритми машинного навчання, нейронні мережі Кохонена
Тематика (за УДК):	0 Загальний відділ > 00 Загальні питання науки та культури > 004 Комп'ютерна наука та технологія. Застосування комп'ютера. Оброблення даних > 004.9 Прикладні інформаційні (комп’ютерні) технології
Підрозділи:	Факультет математики та інформатики > Кафедра інформаційних технологій та моделювання
Користувач, що депонує:	О. В. Іванчук
Дата внесення:	24 Лип 2025 08:25
Останні зміни:	11 Вер 2025 07:13
URI:	http://repository.rshu.edu.ua/id/eprint/18685

Необхідні дії (обов’язкова авторизація)

Перегляд елементу