Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_ІНФ)

Постійний URI для цієї колекції

Перегляд

Останні подання

Зараз показано 1 - 20 з 137
  • Публікація
    Дослідження методів онлайн достовірної кластеризації даних
    (2024) Захаров, Є. М.
    Об’єктом дослідження є методи онлайн достовірної кластеризації даних. Метою дослідження є аналіз та вдосконалення існуючих методів онлайн достовірної кластеризації даних з метою розробки нових підходів для аналізу потокових даних в реальному часі. Проведено огляд та аналіз існуючих методів онлайн достовірної кластеризації даних для визначення їхніх переваг та недоліків. Проведено експерименти з реальними або симульованими даними для оцінки якості та продуктивності розроблених алгоритмів порівняно з існуючими методами. У результаті дослідження розроблено та покращено алгоритми онлайн достовірної кластеризації, зокрема для роботи з нестаціонарними даними та великими обсягами інформації.
  • Публікація
    Дослідження та порівняльний аналіз JavaScript фреймворків для розроблення вебзастосунків
    (2024) Ткачов, В. А.
    Обʼєктом дослідження є популярні JavaScript фреймворки, такі як React, Angular, Vue.js та Ember.js. Метою дослідження є розробка рекомендацій щодо застосування JavaScript-фреймворків для розроблення вебзастосунків. Результати аналізу можуть допомогти розробникам і компаніям вибрати найбільш підходящий фреймворк для своїх проєктів в залежності від конкретних вимог та завдань. В роботі проведено оцінку основних переваг і недоліків, продуктивності, легкості вивчення та інших аспектів популярних JavaScript-фреймворків. Загалом, дослідження та порівняльний аналіз JavaScript-фреймворків мають велике значення для розробників, оскільки вони допомагають зрозуміти переваги та обмеження кожного фреймворку і прийняти обгрунтоване рішення при розробці вебзастосунків
  • Публікація
    Дослідження методів перенесення характеристик з одного зображення на інше
    (2024) Туркін, М. Д.
    Об’єктом дослідження є методи перенесення стилів з одного зображення на інше. Метою дослідження є розробка методів, що базуються на використанні конволюційних і генеративних нейронних мереж. Перенесення стилю – це техніка комп’ютерного зору, яка використовує попередньо навчену згорткову нейронну мережу (CNN) для перетворення вмісту зображення в стиль іншого зображення. Вона передбачає три вхідні дані: зображення вмісту, зображення стилю та зображення білого шуму. Програма спрямована на мінімізацію втрат контенту, які вимірюють відповідність вихідного зображення високорівневим ознакам, і втрат стилю, які вимірюють відповідність низькорівневим ознакам. Нейронне перенесення стилю пов’язане з проблемами балансування змісту і стилю, збереження семантичної цілісності оригінального зображення, а також контролю рівня і позиції перенесення стилю. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація методів перенесення стилю з одного зображення на інше.
  • Публікація
    Дослідження методів оброблення даних у crm-системі організації бізнесу
    (2024) Явтушенко, Д. М.
    Об’єктом дослідження є процес оброблення даних у CRM-системі організації бізнесу. Метою дослідження є порівняння методів оброблення даних у СRM системі організації бізнесу. Головне завдання – порівняти методи оброблення даних у СRM системі організації бізнесу, щоб підвищити рівень розуміння та взаємодії з клієнтами, оптимізувати маркетингові стратегії та підвищити загальну продуктивність. Здійснено дослідження класичних методів оброблення даних. Вивчено можливості методу кластерного аналізу K-середніх, особливості роботи з ним. Досліджено вимірювання показників, таких як SSE та інших метрик для валідації моделі. У результаті роботи вдалося успішно сегментувати клієнтів на основі їхніх характеристик
  • Публікація
    Дослідження методів оптимізації маршрутів у логістичних системах
    (2024) Євтушенко, В. Р.
    Об’єктом дослідження є оптимізація маршрутів у логістичних системах. Метою дослідження є вивчення та порівняння методів оптимізації маршрутів у логістичних системах. Проведено дослідження методів мурашиної колонії, бджолиної колонії, зозулиного пошуку, здійснено порівняльний аналіз їх ефективності в задачах оптимізації маршрутів у логістичних системах. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація системи для пошуку оптимальних шляхів в логістичних системах
  • Публікація
    Дослідження методів перевірки вразливості програмного коду, які ґрунтуються на статичному аналізі програм
    (2024) Теребецький, М. А.
    Об’єктом дослідження є набір документів із програмним кодом. Метою дослідження є аналіз та оцінка методів виявлення вразливостей, що базуються на статичному аналізі програм. Розглянуто та систематизовано існуючі методи статичного аналізу програм для виявлення потенційних вразливостей в програмному коді. Оцінено ефективність в реальних програмах на прикладах з відкритих та комерційних проєктів. Порівняно їх точність, швидкодію та придатність для різних видів програмних проєктів та мов програмування. Розроблено рекомендації щодо використання найбільш ефективних методів статичного аналізу для забезпечення вищої якості програмного коду та зменшення ризику вразливостей в програмах. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація системи для комплексного аналізу коду.
  • Публікація
    Дослідження методів розпізнання та визначення ступеню схожості облич
    (2024) Тарасов, Д. К.
    Об’єктом дослідження є розпізнавання та визначення ступеню схожості облич. Метою дослідження є вивчення та порівняння методів для визначення ступеню схожості облич. Використано методи розпізнавання облич та визначення ступеню схожості облич. Проведено дослідження методів порівняння зображень та визначення ступеню їх схожості, детектування та аналіз облич на основі сучасних нейронних мереж DeepFace, Facenet, Openface та VGGNet. Досліджено методи детектування схожості облич та розроблено алгоритм визначення ступеню схожості облич. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація системи для порівняння облич та визначення їх ступеню схожості.
  • Публікація
    Дослідження методу Гейла-Шеплі для розподілу даних у задачах прийняття
    (2024) Тарасенко, Д. О.
    Об’єктом дослідження є процес розроблення застосунку для розподілу волонтерів між волонтерськими проєктами. Метою дослідження є розробка застосунку для розподілу волонтерів між волонтерськими проєктами на основі методу Гейла-Шеплі, що призначений для створення стабільних відповідностей. Проведено аналіз існуючих методів для розподілу даних у задачах прийняття рішень. Проведено дослідження алгоритму Гейла-Шеплі, його модифікацій. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація застосунку для розподілу волонтерів між волонтерськими проєктами з використанням алгоритму Гейла-Шеплі.
  • Публікація
    Дослідження та реалізація методів аналізу для виявлення нових типів кіберзагроз
    (2024) Стогній, Д. Є.
    Об’єктом дослідження є мережевий трафік та логи систем, які часто містять приховані ознаки кіберзагроз. Метою дослідження є розробка інноваційних методів аналізу часових рядів, моделювання поведінки та тематичного аналізу, які дозволять ідентифікувати потенційні кіберзагрози з більшою точністю та швидкістю. Використано комплексний підхід, що включає методи часових рядів для аналізу тенденцій та патернів, моделювання поведінки для ідентифікації аномалій та тематичний аналіз для розуміння контексту загроз. Проведено глибокий аналіз сучасних кіберзагроз, виявлено ключові вектори атак та розроблено стратегії для їх виявлення та запобігання. Результати дослідження спрямовані на підвищення ефективності систем кібербезпеки та забезпечення більш стійкого захисту від нових та еволюціонуючих загроз.
  • Публікація
    Розробка вебсайту для моніторингу ICO (Initial Coin Offering)
    (2024) Столяренко, Н. В.
    Об’єктом дослідження є розробка алгоритмів для відстеження процесу проведення ICO (Initial Coin Offering). Головною метою цього дослідження є створення вебсайту, який надає можливість вести моніторинг ICO (Initial Coin Offering) з використанням засобів інформаційної системи та технологій блокчейну. Використано різноманітні моделі ICO для моніторінгу із їх можливостями та ключовими складовими. Проведено аналіз алгоритмів ICO (Initial Coin Offering), структурного моделювання та технології блокчейн під час створення сайту для моніторингу ICO (Initial Coin Offering). У розробці використано наступний набір технологій, включаючи React, Tailwind css, Context API, React Router. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація вебзастосунку для моніторингу ICO (Initial Coin Offering) методом збору інформації для криптовалютних проєктів.
  • Публікація
    Дослідження «алмазної моделі» щодо врахування визначення зв’язку між мотивацією при здійсненні хакером кібератаки
    (2024) Стебаєв, Д. І.
    Об’єктом дослідження роботи є методи протидії хакерським кібератакам, а предметом дослідження — ефективність використання «алмазної моделі» для прогнозування хакерської кібератаки. Метою дослідження є всебічно дослідити та зрозуміти «алмазну модель» та перевірити, чи покращує її використання захист програм від потенційних кібератак. Використано методи числового моделювання та аналітичного обґрунтування. Проведено дослідження та аналіз методів «алмазної моделі». Досліджено методи «Open Source Intelligence (OSINT)», «Аналіз Dark Web», «Аналіз поведінки», «Статистичний аналіз», «Машинне навчання та обробка природної мови (NLP)», «Перехресні посилання на джерела даних», та інші. Розроблено алгоритм «алмазної моделі». У результаті дослідження здійснена програмна реалізація системи для розпізнавання хакерських кібератак з використанням «алмазної моделі»
  • Публікація
    Дослідження методів створення системи багатомовного перекладу
    (2024) Стебаєв, І. М.
    Об’єктом дослідження є методи для багатомовного перекладу з використанням штучного інтелекту. Метою роботи є дослідження технологій та алгоритмів для багатомовного перекладу з використанням штучного інтелекту, які дозволяють оптимізувати процес перекладу. Використано методи числового моделювання та аналітичного обґрунтування. Проведено дослідження та аналіз методів для перекладу української мови. Досліджено методи «Збір і підготовка даних», «Нейронний машинний переклад (NMT)», «Архітектура моделі», «Навчання», «Точне налаштування», «Оцінка та показники» та інші. Розроблено алгоритм перекладу української мови. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація системи для багатомовного перекладу з використанням штучного інтелекту
  • Публікація
    Дослідження та реалізація методу цифрової ідентифікації з використанням блокчейну
    (2024) Шахматенко, Д. В.
    Об’єктом дослідження є цифрова ідентифікація на основі блокчейн технологій. Метою дослідження є реалізація та дослідження вебінтерфейсу для цифрової ідентифікації за допомогою блокчейн технологій Ethereum, та локальної тестової блокчейн мережі Ganache. Інтегрувано методи розробки DApp з технологією блокчейн, щоб підвищити безпеку та надійність цифрової верифікації ідентичності. Впровадивши смарт-контракти та використавши платформу Ethereum разом з локальним блокчейном Ganache, було створено систему, яка не лише безпечно зберігає ідентифікаційні дані, але й дозволяє здійснювати ефективні транзакції з можливістю їх перевірки.. В результаті дослідження була успішно реалізована програмна реалізація системи цифрової ідентифікації особи з використанням технології блокчейн.
  • Публікація
    Дослідження методу розпізнавання військового та цивільного транспорту у неперервному потоці даних
    (2024) Скударнов, М. Д.
    Об’єктом дослідження є набір зображень автомобілів та 3D моделей військової техніки. Метою дослідження є визначення ефективності моделі YOLO в задачі розпізнавання різних видів техніки. А також визначити чи можливо використовувати модель на реальних зображеннях або відео, якщо вона була навчена на 3D моделях з відео гри, тобто штучно згенерованих. Створено власний датасет для навчання. Було навчено декілька різних моделей YOLO різного об’єму (в даному випадку мова йде про нейрони/параметри нейронної мережі). Досліджено ефективність кожної з них та знайдено оптимальна модель для вирішення задачі. У результаті дослідження була отримана програма для відстежування техніки у неперервному потоці даних.
  • Публікація
    Дослідження методів автоматичного формування панорам з множин зображень
    (2024) Россіна, Т. С.
    Об’єктом дослідження є процес автоматичного об’єднання зображень для отримання панорами. Метою дослідження є роботи є аналіз існуючих методів та розробка нових підходів для підвищення якості та ефективності формування панорам. На основі проаналізованих досліджень було розроблено власний алгоритм розв’язання задачі автоматичного об’єднання зображень. При розробці даного алгоритму було враховано переваги та недоліки вже досліджених алгоритмів. Розроблений алгоритм зшивання зображень вимагає декілька кроків: виявлення ключових точок і вилучення локальних інваріантних дескрипторів, зіставлення дескрипторів між зображеннями, застосування RANSAC для оцінки матриці гомографії, і застосування зшивання з використанням матриці гомографії. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація системи.
  • Публікація
    Аналіз застосувань хмарних технологій для задач BIG DATA
    (2024) Cамойленко, Б. В.
    Об’єктом дослідження є хмарні технології у контексті обробки та агрегації даних для побудови звітів. Метою дослідження є вивчення та аналіз хмарних технологій AWS у контексті їх застосування для обробки та аналізу великих обсягів даних у системі для побудови звітів про успішність студентів. Проведено дослідження застосування хмарних технологій для опрацювання великих даних. Розглянуто процес побудови конвеєру даних та методи його реалізації за допомогою хмарних сервісів, які надає Amazon Web Services. У результаті проведеного дослідження розроблено та досліджено конвеєри даних для поглинання інформації про успішність студентів навчальної платформи та побудови звітів на їх основі.
  • Публікація
    Дослідження методів розпізнавання автомобільних номерів та подальшої їх ідентифікації в базі даних державної автомобільної інспекції
    (2024) Пронюк. О. Д.
    Об’єктом дослідження є процес розпізнавання автомобільних номерів на зображеннях або відео, які отримані від системи відеоспостереження. Метою даного дослідження є вивчення та вдосконалення методів розпізнавання автомобільних номерів для подальшої їх ідентифікації в базі даних ДАІ для підвищення ефективності контролю дорожнього руху та забезпечення безпеки на дорогах. Проведено аналіз існуючих методів детектування об’єктів на зображенні, розпізнавання тексту. Досліджено використання каскадного класифікатора Хаара для знаходження транспортного засобу на зображенні або відео з подальшим детектуванням місця номерної пластини. Розроблена модель згорткової нейронної мережі для розпізнавання тексту номерного знаку. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація системи розпізнавання автомобільних номерів з пошуком відповідної інформації в базах даних ДАІ.
  • Публікація
    Дослідження продуктивного методу класифікації зображень із використанням засобів для оцінювання відстаней у просторі даних
    (2024) Рибалка, М. О.
    Об’єктом дослідження є методи класифікації зображень із використанням засобів для оцінювання відстаней від точки до множини. Метою є дослідження ефективності та оцінювання швидкодії традиційних та модифікованих структурних методів класифікації зображень. Опис зображення подається у формі множини дескрипторів ключових точок ORB. Застосовано і досліджено новітні модифікації методів, що значно прискорюють класифікацію шляхом впровадження процедури оцінювання при встановленні належності дескриптора до класу.
  • Публікація
    Досліження великомовної моделі для перекладу української мови з використанням штучного інтелекту
    (2024) Попов, І. О.
    Об’єктом дослідження є можливості перекладу української мови з використанням різних видів нейронних мереж. Метою дослідження є визначення найбільш ефективних методів та моделей, як з точки зору якості перекладу, так і ресурсів, що потрібні для тренування, налаштування, та використання моделі. Проведено дослідження методів машинного перекладу. Проведено дослідження нейронних моделей машинного перекладу. Проведено тестування та порівняння великих мовних моделей на основі архітектури Transformer. У результаті дослідження здійснене тестування та порівняння різних великих мовних моделей у задачу перекладу української мови у декількох мовних напрямах.
  • Публікація
    Дослідження та реалізація методу опорних векторів для обробки даних
    (2024) Посашков, В. Ю.
    Об’єктом дослідження є обробки даних за допомогою машини опорних векторів. Метою дослідження є розробка програмного засобу, який реалізує класифікацію даних за допомогою машини опорних векторів, реалізувати графічні візуалізації роботи алгоритму та показати вплив вибору параметрів моделі на точність моделі. Використано метод класифікації машини опорних векторів. Проведено дослідження методів класифікації даних за допомогою алгоритмів навчання з учителем. Досліджено метод класифікації даних за допомогою машини опорних векторів та проблему перенавчання моделі, розроблено алгоритм класифікації даних за допомогою машини опорних векторів та перевірки залежності результатів класифікації моделі від її параметрів. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація системи обробки та класифікації даних для за допомогою машини опорних векторів та візуалізації результату класифікації.