• Класифікатори
• навчання, обучение

навчання машинне, обучение машинное, machine learning

Документи:

• Виявлення аномалій трафіку в інформаційних системах організацій з використанням методів Machine Learning на основі алгоритмів прогнозування категорійних полів [Текст] / Г. І. Гайдур, С. О. Гахов, В. Є. Дмітрієв, Н. В. Бондаренко // Телекомунікаційні та інформаційні технології. – 2021. – № 4. – С. 41-53.
• Гайдур, Г. І. Штучний інтелект у кібербезпеці критичної інфраструктури: підходи, оцінка стану та перспективи розвитку [Текст] / Г. І. Гайдур, С. О. Гахов, О. Ж. Скибун // Сучасний захист інформації. – 2025. – № 4. – С. 24-37.
• Гайна, Г. А. Порівняльний аналіз підходів, що базуються на правилах та машинного навчання для виявлення шахрайських транзакцій (англ.м.) [Текст] / Г. А. Гайна, Д. В. Масюк // Зв'язок. – 2025. – № 5. – С. 66-71.
• Машинне навчання як ключовий елемент сучасних систем моніторингу [Текст] / Н. В. Галаган, Н. С. Хаб'юк, К. В. Дунаєвський, О. О. Сазонов // Зв'язок. – 2025. – № 4. – С. 108-113.
• Гашко, А. О. Порівняння алгоритмів побудови кластерної моделі на базі набору даних (dataset), отриманого з bigdata [Текст] / А. О. Гашко, А. А. Стражніков // Зв'язок. – 2025. – № 1. – С. 49-54.
• Геряк, Ю. Інтелектуальна система виявлення плагіату в технічних текстах [Текст] / Ю. Геряк, А. Берко // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційніі системи та мережі. – 2023. – № 14. – C. 235-247.
• Гєнова, А. В. Аналіз актуальних методів прогнозування забруднення водних ресурсів [Текст] / А. В. Гєнова, О. В. Харламова // IX Міжнародний з'їзд екологів, Україна, Вінниця, 25-27 вересня, 2024 : II міжнар. наук.-практ. семінар з декарбонізації, постмайнінгу та енергоефективності інфраструктури України : збірник наукових праць. – Вінниця : ВНТУ, 2024. – С. 156-159.
• Гладіголов, С. С. Порівняльний аналіз моделей машинного навчання в задачі передбачення вигорання співробітників [Текст] / С. С. Гладіголов, О. Б. Мокін // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2023. – № 5 (170). – С. 25-31. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-170-5-25-31.
• Гладіголов, С. С. Порівняльний аналіз моделей машинного навчання в задачі передбачення вигорання співробітників [Електронний ресурс] / С. С. Гладіголов, О. Б. Мокін // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2023. – № 5. – С. 25-31. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-170-5-25-31.
• Гнатишин, М. С. Моделювання структури пояснювального ШІ для виявлення фейкових новин за допомогою машинного навчання [Текст] / М. С. Гнатишин, О. Л. Недашківський // Зв'язок. – 2025. – № 5. – С. 43-50.
• Підвищення ефективності оброблення великих обсягів інформації з використанням методу розподіленого аналізу даних [Текст] / О. В. Годійчук-Бублівська, М. І. Бешлей, М. І. Кирилик, М. М. Климаш // Телекомунікаційні та інформаційні технології. – 2021. – № 2(71). – С. 15-23.
• Голуб, С. В. Машинне навчання багатошарових моделей моніторингового програмного агента [Текст] / С. В. Голуб, В. В. Остапюк // Математичні машини і системи. – 2025. – № 2. – С. 76-95.
• Голуб, С. В. Машинне навчання багатошарових прогнозних моделей біржових показників [Текст] / С. В. Голуб, Д. В. Толбатов // Математичні машини і системи. – 2024. – № 3-4. – С. 100-108.
• Гонсьор, О. Ідентифікація звуку голосів птахів за допомогою згорткових нейронних мереж з використанням STFT та MEL спектрограм [Текст] / О. Гонсьор, Ю. Гонсьор. – C. 297-311.
• Гончаренко, Д. В. Інтелектуальна інформаційна технологія оптимального проектування ІоТ-систем на основі LPWAN з урахуванням просторових й техногенних факторів [Текст] : дис. ... д-ра філософії : галузь знань 12 ; спец. 126 / ВНТУ. – Вінниця, 2025. – 201 с. + Рішення спеціаліз. вченої ради про присудження ступеня д-ра філософії.
• Гриценко, В. И. Взаимосвязь проблем распознавания образов, машинного мышления и обучения [Текст] / В. И. Гриценко, М. И. Шлезингер // Проблемы управления и информатики. – 2020. – № 3. – С. 108-136.
• Грищук, Р. В. Класифікація профілів інформаційної безпеки акторів у соціальних інтернет-сервісах (на прикладі мікроблогу Twitter) [Електронний ресурс] / Р. В. Грищук, В. М. Мамарєв, К. В. Молодецька-Гринчук // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2017. – № 2. – С. 12-19.
• Грищук, Р. В. Класифікація профілів інформаційної безпеки акторів у соціальних інтернет-сервісах (на прикладі мікроблогу Twitter) [Текст] / Р. В. Грищук, В. М. Мамарєв, К. В. Молодецька-Гринчук // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2017. – № 2 (39). – С. 12-19.
• Потенційні проблеми застосування модельно-орієнтованої парадигми проєктування мобільних мереж [Текст] / Л. В. Дакова, С. Ю. Даков, В. О. Волошин, Н. О. Котенко // Зв'язок. – 2025. – № 1. – С. 9-16.
• Даниленко, М. С. Методи розробки рекомендаційних систем [Текст] / М. С. Даниленко, І. С. Колесник // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2021. – № 3. – С. 10-15. – DOI: https://doi.org/10.31649/1999-9941-2021-52-3-10-15.
• Даниленко, М. С. Методи розробки рекомендаційних систем [Електронний ресурс] / М. С. Даниленко, І. С. Колесник // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2021. – № 3. – С. 10-15. – DOI: https://doi.org/10.31649/1999-9941-2021-52-3-10-15.
• Данілов, В. Я. Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії [Текст] / В. Я. Данілов, Я. В. Грушко // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2019. – № 4. – С. 77-84.
• Дем'янець, Т. В. Застосування згорткової нейронної мережі для виявлення меланоми за зображенням новоутворення на мобільному пристрої [Текст] / Т. В. Дем'янець, Д. В. Федасюк // Ukrainian Journal of Information Technology. – 2021. – Vol. 3, № 1. – С. 8-14.
• Моделювання згортання білків з використанням методів машинного навчання [Текст] / В. В. Дзюба, А. В. Колодюк, І. А. Олейніков, Д. М. Бугайов // Зв'язок. – 2025. – № 3. – С. 101-107.
• Сучасні підходи до інтелектуального аналізу ринку криптовалют [Електронний ресурс] / М. В. Добролюбова, О. О. Радовецький, О. М. Помазун, М. О. Маркін // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 4. – С. 126-135. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-181-4-126-135.
• Сучасні підходи до інтелектуального аналізу ринку криптовалют [Текст] / М. В. Добролюбова, О. О. Радовецький, О. М. Помазун, М. О. Маркін // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 4. – С. 126-135. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-181-4-126-135.
• Інформаційно-екстремальне машинне навчання бортової системи розпізнавання наземного об’єкта [Текст] / А. С. Довбиш, М. М. Будник, В. Ю. П’ятаченко, М. І. Мироненко // Кибернетика и системный анализ. – 2020. – Т. 56, № 4. – С. 18-27.
• Система підтримки рішень для діагностування ранніх стадій раку простати за патоморфологічними ознаками [Текст] / А. С. Довбиш, А. М. Романюк, І. В. Шелехов [та ін.] // Кібернетика та системний аналіз. – 2026. – Т. 62, № 1. – С. 150-163.
• Дреус, А. Ю. Прогнозування критичних навантажень циліндричних оболонок з пошкодженнями із застосуванням методів штучного інтелекту [Текст] / А. Ю. Дреус, А. Ю. Круглий, П. А. Дзюба // Міжнародний науковий журнал "Прикладна механіка". – 2025. – Т. 61, № 2. – С. 44-52.
• Дума, О. І. Новітні технології маркетингових досліджень та аналізу ринку [Текст] / О. І. Дума, М. С. Мельник // Management and Entrepreneurship in Ukraine: the stages of formation and problems of development. – 2021. – Vol. 3, № 2. – С. 29-39.
• Дяков, Д. Використання глибоких нейронних мереж для розпізнавання зображень [Текст] / Д. Дяков, О. Коваленко // Контроль і управління в складних системах (КУСС-2020) : XV Міжнародна конференція : тези доповідей, Вінниця, 8-10 жовтня 2020 року / ВНТУ, ХНУРЕ. – Вінниця : ВНТУ, 2020. – С. 234-235.
• Євдокимов, С. О. Моделювання загроз і розробка стратегій безпеки для захисту залізничних мереж IoT [Електронний ресурс] / С. О. Євдокимов // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2025. – № 1. – С. 1-9. – DOI: https://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-1-37-45.
• Атаки на системи штучного інтелекту [Текст] : навчально-практичний посібник / С. П. Євсеєв, О. В. Шматко, О. Б. Ахієзер [та ін.] ; НТУ "Харківський політехнічний інститут" ; за ред. С. П. Євсеєва. – Львів : Новий Світ-2000, 2025. – 108 с. – (Кібербезпека та штучний інтелект). – ISBN 978-966-418-515-5 : 270,00 грн.
• Жабер, Амір Хассан Метод побудови інтелектуальної системи рекомендацій для професійної орієнтації [Електронний ресурс] / А. Х. Жабер // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2023. – Т. 45, № 2. – С. 22-36. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2023-46-2-22-36.
• Жабер, Амір Хассан Метод побудови інтелектуальної системи рекомендацій для професійної орієнтації [Текст] / А. Х. Жабер // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2023. – № 2 (46). – С. 22-36. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2023-46-2-22-36.
• Жабокрицький, І. В. Сучасний стан та перспективи підвищення функціональності доповненої реальності за допомогою нейронних мереж [Текст] / І. В. Жабокрицький // Електронне моделювання. – 2022. – Т. 44, № 5. – С. 73-89.
• Жебка, В. В. Методи управління стійкою гетерогенною телекомунікаційною мережею в умовах впливу дестабілізуючих чинників [Текст] / В. В. Жебка, К. С. Нестеренко, С. В. Жебка // Телекомунікаційні та інформаційні технології. – 2025. – № 1. – С. 151-160. – DOI 10.31673/2412-4338.2025.017512.
• Жукевич, С. Конвергенція фінансового аналізу в новітній парадигмі управління: візуалізація його генштальту та основні концепти [Текст] / С. Жукевич // Вісник економіки. – 2025. – № 1. – С. 199-215.
• Жуков, С. О. Оптимізація глибоких нейронних мереж для класифікації емоційного стану мовлення з використанням динамічного квантування [Електронний ресурс] / С. О. Жуков, О. В. Рудзевич // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2025. – № 2. – С. 1-15.
• Оптимізація процесу маршрутизації в розподілених мережах з використанням машинного навчання [Текст] / С. Заблоцький, В. Пограничний, А. Тарасенко, Р. Колодій // Infocommunication tecnologies and electronic engineering. – 2025. – Vol. 5, № 1. – С. 64-74.
• Завацький, В. О. Використання штучного інтелекту у виявленні аномалій для підвищення ефективності телекомунікаційних мереж [Текст] / В. О. Завацький, В. Б. Білавка, К. П. Сторчак // Зв'язок. – 2025. – № 2. – С. 59-65.
• Замлинський, В. Аналіз проблем збирання даних у інтегрованих структурах тв їх вплив на точність прогнозної аналітики при побудові бізес- процесів (англ.м.) [Текст] / В. Замлинський, А. Щуровська, Ф. Трішин // Економіка України. – 2025. – № 6. – C. 39-57.
• Згуровський, М. З. Глобальні тренди штучного інтелекту: виклики, можливості, перспективи [Текст] / М. З. Згуровський // Кібернетика та системний аналіз. – 2025. – Т. 61, № 4. – C. 9–31.
• ШІ-методологія для моделювання білкових взаємодій у біологічних системах [Текст] / М. З. Згуровський, П. О. Касьянов, Л. Б. Левенчук, В. Р. Новиков // Кібернетика та системний аналіз. – 2025. – Т. 61, № 1. – С. 43-51.
• Іванов, Д. А. Зменшення часу на навчання моделей за допомогою трансферного навчання [Електронний ресурс] / Д. А. Іванов // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2024. – № 3. – С. 1-6. – DOI: https://doi.org/10.31649/2307-5376-2024-3-25-30.
• Іван, Чаус FRONT-END фреймворк для побудови застосунків з адаптивним інтерфейсом засобами машинного навчання [Текст] / Ч. Іван, М. Тетяна // Computer Systems and Networks. – 2024. – Vol. 6, № 2. – С. 252-267.
• Івченко, К. В. Когнітивні обчислення та безпека населення [Текст] / К. В. Івченко // Матеріали XLVI науково-технічної конференції підрозділів Вінницького національного технічного університету (НТКП ВНТУ - 2017), 15-24 березня 2017 р. : збірник доповідей / МОН України, ВНТУ. – Вінниця : ВНТУ, 2017. – Т. 2. – С. 939-943.
• Івченко, К. В. Машинне навчання та когнітивні обчислення [Текст] / К. В. Івченко // Матеріали ІІ Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції "Інноваційні технології в процесі підготовки фахівців", 28-29 березня 2017 р. : збірник наукових праць / МОН України, Вінниц. нац. техн. ун-т, Вінниц. навч.-наук. ін-т економіки ТНЕУ. – Вінниця : ВНТУ, 2017. – С. 23-26.
• Ізонін, І. Дослідження та аналіз методів забезпечення надвисокої роздільної здатності зображень на основі машинного навчання [Текст] / І. Ізонін // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія : Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2017. – № 864. – С. 68-76.
• Реалізація штучних нейронних мереж у системі керування мобільною роботичною платформою [Текст] / А. Г. Казарян, О. П. Максимів, К. І. Ткачук [та ін.] // Ukrainian Journal of Information Technology. – 2024. – Vol. 6, № 2. – С. 30–40.

1    2    3   4    5    6    7