Дослідження методів машинного навчання для розпізнавання символів
Автор: Летнянчин Даніїл Андрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Комп'ютеризовані системи управління та автоматика
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2020-2021 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Обсяг дипломної роботи складає 62 сторінки, робота налічує 12 ілюстрацій, 4 розділи, 9 найменувань джерел в переліку посилань. Об’єктом дипломної роботи є програмне забезпечення на основі штучних нейронних мереж для класифікації рукописних символів шляхом аналізу їх зображень засобами електронно-обчислювальних машин. Предмет роботи – розробка алгоритму глибинного навчання на основі штучних нейромереж для розпізнавання рукописних символів, що представлені їх зображеннями. Мета роботи: розробка ефективної і швидкодійної системи, що надаватиме змогу підвищити продуктивність існуючих рішень розпізнавання символів. У першому розділі представлені дані про існуючий аналог розробленої системи та його ефективність. У другому розділі розглянуті поняття алгоритмізації машинного навчання для задач класифікації, та аналіз наведених алгоритмів. У третьому – опис створення програмного забезпечення. Перелік ключових слів: NN, CNN, MNIST, KNN, SVM, MLP