Програмні засоби кластеризації даних з використанням штучних нейронних мереж

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є створення програмного інструменту для обробки даних з використанням алгоритмів кластерного аналізу, побудованих на основі штучних нейронних мереж. У ході виконання кваліфікаційної роботи було здійснено глибокий аналіз кластеризації рукописних цифр із використанням автоенкодера, алгоритмів зниження розмірності та методів кластерного аналізу. Автоенкодер успішно навчився відтворювати вхідні зображення, що підтверджується візуальною подібністю між оригіналами та їх реконструкціями, а також зменшенням функції втрат протягом епох навчання. Це свідчить про здатність моделі ефективно кодувати й відновлювати інформацію.