Публікація:
Дослідження методів машинного навчання для підвищення ефективності автоматизованої валідації та модерації текстового контенту в цифрових середовищах

Спрощена сторінка документа
dc.contributor.authorКерецман, І. А.
dc.date.accessioned2025-07-21T18:45:11Z
dc.date.available2025-07-21T18:45:11Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractОб’єктом дослідження є методи машинного навчання у рамках автоматизованої модерації текстового контенту в цифрових середовищах. Метою роботи є розробка та порівняння ефективності комбінованого методу з базовими методами машинного навчання у контексті автоматизованої модерації текстового контенту в цифрових середовищах. Методами дослідження є аналіз існуючих алгоритмів класифікації тексту (наївний Баєсівський класифікатор, метод опорних векторів, логістична регресія), створення ансамблевої моделі з використанням градієнтного бустингу як мета-моделі, а також оцінка ефективності методів на основі метрик точності, влучності, повноти та F1-міри.
dc.identifier.citationКерецман І. А. Дослідження методів машинного навчання для підвищення ефективності автоматизованої валідації та модерації текстового контенту в цифрових середовищах : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / І.А. Керецман ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025 – 65с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/32209
dc.language.isouk
dc.subjectавтоматизован валідація текстового контенту
dc.subjectмодерації текстового контенту
dc.subjectкласифікація тексту
dc.titleДослідження методів машинного навчання для підвищення ефективності автоматизованої валідації та модерації текстового контенту в цифрових середовищах
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_PI_Keretsman_IA.pdf
Розмір:
915.4 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Зображення мініатюри
Назва:
Dodatok_Keretsman.pdf
Розмір:
2.78 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
10.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Колекції

Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_ПІ)