Публікація:
Дослідження методів машинного навчання для розпізнавання об’єктів та прогнозування ймовірності та напрямку їх руху у режимі реального часу

dc.contributor.authorВанда, М. А.
dc.date.accessioned2023-07-31T13:59:35Z
dc.date.available2023-07-31T13:59:35Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМетою роботи є дослідження методів машинного навчання для розпізнавання об’єктів на основі існуючих продуктів з перспективою застосування у роботизованих автомобілях або автопілоті. При виконанні роботи були використані загально-логічні, теоретичні та емпіричні методи. Загально-логічні використовувались для проведення аналізу предметної області, теоретичні були використані під час аналізу нейронних мереж, а емпіричні було застосовано під час проведення експериментального дослідження. У результаті виконання кваліфікаційної роботи було розроблено та досліджено методи машинного навчання для розпізнавання об’єктів та прогнозування ймовірності та напрямку їх руху у режимі реального часу. Проведено експеримент з їх порівняння та визначення найкращої моделі для заданих завдань.
dc.identifier.citationВанда М. А. Дослідження методів машинного навчання для розпізнавання об’єктів та прогнозування ймовірності та напрямку їх руху у режимі реального часу : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 - Інженерія програмного забезпечення / М. А. Ванда ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 72 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/23834
dc.language.isouk
dc.subjectавтомобіль
dc.subjectавтопілот
dc.subjectвизначення об’єктів
dc.subjectметоди розпізнавання об’єктів
dc.subjectпошук об’єктів
dc.subjectрозпізнавання образів
dc.titleДослідження методів машинного навчання для розпізнавання об’єктів та прогнозування ймовірності та напрямку їх руху у режимі реального часу
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2023_M_PI_Vanda_MA.pdf
Розмір:
893.15 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.64 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: