• Класифікатори
• навчання, обучение

навчання машинне, обучение машинное, machine learning

Документи:

• Калинюк, Б. С. Огляд сучасних методів виявлення фінансових злочинів за допомогою агентів штучного інтелекту [Текст] / Б. С. Калинюк, І. В. Замрій, А. М. Калинюк // Зв'язок. – 2025. – № 5. – С. 32-42.
• Карасовський, В. В. Аналіз ефективності використання штучного інтелекту для управління ворожими силами у іграх Tower defense [Текст] / В. В. Карасовський, О. А. Дібрівний // Зв'язок. – 2025. – № 1. – С. 61-65.
• Климаш, М. Гібридна модель виявлення мережевих аномалій з використанням машинного навчання [Текст] / М. Климаш, Н. Бальковський, О. Шпур // Infocommunication tecnologies and electronic engineering. – 2025. – Vol. 5, № 1. – C. 1-14.
• Климаш, М. Модель інтелектуального аналізу даних в IIoT [Текст] / М. Климаш, О. Гордійчук-Бублівська, Б. Коваль // Infocommunication tecnologies and electronic engineering. – 2021. – Vol. 1, № 2. – C. 9-18. – https://doi.org/10.23939/ictee2021.02.011.
• Книш, Б. П. Розробка моделі з використанням регресії опорних векторів для системи вимірювання концентрації вуглекислого газу на основі бездротового оптико-електронного сенсора [Електронний ресурс] / Б. П. Книш, Я. А. Кулик // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2025. – № 4. – С. 1-10. – DOI: https://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-4-1-10.
• Книш, Б. П. Розробка моделі з використанням випадкового лісу для системи виявлення чадного газу на основі бездротового оптико-електронного сенсора концентрації [Електронний ресурс] / Б. П. Книш, Я. А. Кулик // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2025. – № 3. – С. 1-10. – DOI: https://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-3-7-16.
• Коваленко, О. Є. Особливості застосування штучного інтелекту в системах інтернету речей [Текст] / О. Є. Коваленко, О. C. Копча, В. М. Смолій // Математичні машини і системи. – 2026. – № 2. – С. 3-13.
• Метод аналізу рівня знань іноземної мови студентів закладу вищої освіти на основі машинного навчання [Електронний ресурс] / О. М. Козачко, С. О. Жуков, Т. Є. Вуж, А. О. Лотоцький // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2021. – № 4. – С. 1-8. – DOI: https://doi.org/10.31649/2307-5376-2021-4-13-20.
• Колесник, А. С. Обґрунтування використання статистики каппа Коена в експериментальних дослідженнях NLP та Text Mining [Текст] / А. С. Колесник, Н. Ф. Хайрова // Кібернетика та системний аналіз. – 2022. – Т. 58, № 2. – С. 143-153.
• Коломієць, І. Ю. Сучасні підходи до автоматизації управління завданнями для малих команд з використанням методів машинного навчання [Текст] / І. Ю. Коломієць, І. В. Замрій, Б. С. Калинюк // Зв'язок. – 2025. – № 3. – С. 66-72.
• Комаров, М. Ю. Технології штучного інтелекту, як інструмент забезпечення кібербезпеки об?єктів критичної інформаційної інфраструктури [Текст] / М. Ю. Комаров, Н. В. Заїка, І. В. Мартинюк // Електронне моделювання. – 2026. – Т. 48, № 1. – 87-98. – https://doi.org/10.15407/emodel.48.01.087.
• Конюхов, В. Д. Ансамблеві методи на основі центрування для сегментації зображення [Текст] / В. Д. Конюхов // Computer Systems and Networks. – 2024. – Vol. 6, № 2. – С. 122-130.
• Метод бустингу гетероскедастичних моделей для прогнозування концентрацій пилу Сахари в атмосферному повітрі України [Електронний ресурс] / В. Є. Копняк, В. Б. Мокін, С. О. Жуков [та ін.] // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2024. – № 2. – С. 1-11. – DOI: https://doi.org/10.31649/2307-5376-2024-2-28-38.
• Корніленко, О. С. Застосування глибоких нейронних мереж для аналізу оптичних зображень судинної сітківки у пацієнтів із цукровим діабетом [Електронний ресурс] / О. С. Корніленко, Ц. Лю, О. А. Поплавський // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – Т. 50, № 2. – С. 200-209. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-200-209.
• Корніленко, О. С. Застосування глибоких нейронних мереж для аналізу оптичних зображень судинної сітківки у пацієнтів із цукровим діабетом [Текст] / О. С. Корніленко, Ц. Лю, О. А. Поплавський // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 2 (50). – С. 200-209. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-200-209.
• Коробейнікова, Т. І. Огляд питання безпечного доступу до ресурсів системи доменних імен [Електронний ресурс] / Т. І. Коробейнікова, Т. Б. Федчук // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2024. – Т. 59, № 1. – С. 40-53. – DOI: https://doi.org/10.31649/1999-9941-2024-59-1-40-53.
• Коробейнікова, Т. І. Огляд питання безпечного доступу до ресурсів системи доменних імен [Текст] / Т. І. Коробейнікова, Т. Б. Федчук // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2024. – № 1 (59). – С. 40-53. – DOI: https://doi.org/10.31649/1999-9941-2024-59-1-40-53.
• Корпало, А. В. Обґрунтування розробки інформаційної системи аналізу та рекомендацій кінофільмів [Текст] / А. В. Корпало // 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. 113-115.
• Котенко, В. Застосування алгоритмічних моделей машинного навчання до процесу перевезення вантажів [Текст] / В. Котенко // Transport Technologies. – 2022. – Vol. 3, № 2. – С. 10-21.
• Котенко, Вікторія Ігорівна Удосконалення організації транспортного процесу доставки зернових культур методами машинного навчання [Текст] : дис. ... д-ра філософії : галузь знань 27 ; спец. 275 / Котенко Вікторія Ігорівна ; ВНТУ. – Вінниця, 2022. – 260 арк. – Бібліогр.: арк.167-184.
• Котенко, Вікторія Ігорівна Удосконалення організації транспортного процесу доставки зернових культур методами машинного навчання [Електронний ресурс] : дис. ... д-ра філософії : галузь знань 27 ; спец. 275 / Котенко Вікторія Ігорівна ; ВНТУ. – Електрон. текст. дані. – Вінниця, 2022. – Бібліогр.: арк.167-184.
• Економічний потенціал використання технологій штучного інтелекту для оптимізації управління фінансами місцевих громад в Україні [Текст] / Є. В. Котух, М. В. Рябокінь, О. В. Блюма, О. М. Денисюк // Економіка України. – 2025. – № 3. – С. 3-20.
• Коштура, Діана Інформаційна технологія розпізнавання статті за голосом [Текст] / Д. Коштура // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційніі системи та мережі. – 2023. – Iss. 13. – C. 350-360.
• Кравець, П. Інформаційна система моніторингу відгуків у соціальних мережах для формування рекомендацій придбання товарів [Текст] / П. Кравець, Ю. Твердохліб // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційніі системи та мережі. – 2023. – Iss. 13. – C. 218-234.
• Кривошея, М. І. Дослідження феномену подвійного спуску та порівняння мінімаксної апроксимації з L2-регуляризацією [Електронний ресурс] / М. І. Кривошея // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – Т. 49, № 1. – С. 36-43. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-36-43.
• Кривошея, М. І. Дослідження феномену подвійного спуску та порівняння мінімаксної апроксимації з L2-регуляризацією [Текст] / М. І. Кривошея // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 1 (49). – С. 36-43. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-36-43.
• Кудрик, О. В. Методи тонкого налаштування штучного інтелекту [Текст] / О. В. Кудрик, О. В. Бісікало, Ю. С. Здітовецький // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 4. – С. 139-146. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-175-4-139-146.
• Кудрик, О. В. Методи тонкого налаштування штучного інтелекту [Електронний ресурс] / О. В. Кудрик, О. В. Бісікало, Ю. С. Здітовецький // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 4. – С. 139-146. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-175-4-139-146.
• Кулик, В. В. Підвищення точності прогнозу виробництва електроенергії фотоелектричними станціями на основі методу Random Forest [Текст] / В. В. Кулик, М. В. Затхей // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 6. – С. 52-61. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-177-6-52-61.
• Кулик, В. В. Підвищення точності прогнозу виробництва електроенергії фотоелектричними станціями на основі методу Random Forest [Електронний ресурс] / В. В. Кулик, М. В. Затхей // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 6. – С. 52-61. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-177-6-52-61.
• Кулик, В. В. Підвищення якості короткострокового прогнозування обсягів генерування фотоелектричних станцій на основі рекурентних нейронних мереж [Електронний ресурс] / В. В. Кулик, М. В. Затхей // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 5. – С. 25-35. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-182-5-25-35.
• Кулик, В. В. Підвищення якості короткострокового прогнозування обсягів генерування фотоелектричних станцій на основі рекурентних нейронних мереж [Текст] / В. В. Кулик, М. В. Затхей // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 5. – С. 25-35. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-182-5-25-35.
• Кулик, Л. Р. Масштабування прогнозування відео за допомогою просторово-часових патчів [Текст] / Л. Р. Кулик, О. Б. Мокін // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 5. – С. 129-139. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-182-5-129-139.
• Кулик, Л. Р. Масштабування прогнозування відео за допомогою просторово-часових патчів [Електронний ресурс] / Л. Р. Кулик, О. Б. Мокін // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 5. – С. 129-139. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-182-5-129-139.
• Кулик, Я. А. Адаптація генетичних алгоритмів до задачі оптимізації руху наземних роботів для керування групою безпілотних літальних апаратів [Електронний ресурс] / Я. А. Кулик, А. Ю. Барановська, М. В. Барабан // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 6. – С. 103-112. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-177-6-103-112.
• Кулик, Я. А. Адаптація генетичних алгоритмів до задачі оптимізації руху наземних роботів для керування групою безпілотних літальних апаратів [Текст] / Я. А. Кулик, А. Ю. Барановська, М. В. Барабан // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 6. – С. 103-112. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-177-6-103-112.
• Лавренюк, М. С. Огляд методів машинного навчання для класифікації великих обсягів супутникових даних [Текст] / М. С. Лавренюк, О. М. Новіков // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2018. – № 1. – С. 52-71.
• Литвин, В. Метод і модель опрацювання текстової інформації на навченому трансформері для бази знань [Текст] / В. Литвин, В. Тимчук // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційніі системи та мережі. – 2023. – № 14. – C. 210-224.
• Литвин, М. О. Автоматизований підхід до датування англомовного тексту з використанням трансформерних нейронних мереж [Текст] / М. О. Литвин, Л. М. Олещенко // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 3 (180). – С. 133-139. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-180-3-133-139.
• Литвин, М. О. Автоматизований підхід до датування англомовного тексту з використанням трансформерних нейронних мереж [Електронний ресурс] / М. О. Литвин, Л. М. Олещенко // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 3. – С. 133-139. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-180-3-133-139.
• Лосенко, А. В. Нейромережевий ансамбль для прогнозування часових рядів на основі Prophet та LSTM [Електронний ресурс] / А. В. Лосенко, О. М. Козачко, І. В. Варчук // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2024. – № 4. – С. 1-9.
• Лосенко, Арсен Володимирович Інформаційна технологія прогнозування часових рядів кількості хворих на коронавірус методами машинного навчання [Текст] : дис. ... д-ра філософії : галузь знань 12 ; спец. 126 / Лосенко Арсен Володимирович ; ВНТУ. – Вінниця, 2023. – 200 арк. + Рішення спеціаліз. вченої ради про присудження ступеня д-ра філософії. – Бібліогр.: арк. 149-162.
• Лялюк, О. Г. Особливості імплементації штучного інтелекту в будівництві [Текст] / О. Г. Лялюк, Р. С. Осипенко // Сучасні технології, матеріали і конструкції в будівництві. – 2023. – № 2. – С. 172-176. – DOI: https://doi.org/10.31649/2311-1429-2023-2-172-176.
• Манохін, А. В. Розпізнавання акцентів англійської мови з використанням глибинного машиного навчання (англ. мов.) [Текст] / А. В. Манохін, Н. А. Бибачок // Control Systems and Computers = Системи керування та комп'ютери. – 2021. – № 4. – С. 28-34.
• Марчук, М. Б. Аналіз методів та засобів активного захисту від Deepfake [Електронний ресурс] / М. Б. Марчук, В. В. Лукічов // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 3. – С. 126-132. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-180-3-126-132.
• Марчук, М. Б. Аналіз методів та засобів активного захисту від Deepfake [Текст] / М. Б. Марчук, В. В. Лукічов // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 3 (180). – С. 126-132. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-180-3-126-132.
• Аналіз методів знаходження аномалій у зображеннях [Електронний ресурс] / Р. В. Маслій, В. В. Гармаш, П. П. Ковальчук, В. В. Кабачій // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2024. – Т. 59, № 1. – С. 13-22. – DOI: https://doi.org/10.31649/1999-9941-2024-59-1-13-22.
• Аналіз методів знаходження аномалій у зображеннях [Текст] / Р. В. Маслій, В. В. Гармаш, П. П. Ковальчук, В. В. Кабачій // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2024. – № 1 (59). – С. 13-22. – DOI: https://doi.org/10.31649/1999-9941-2024-59-1-13-22.
• Мелешко, Є. Дослідження проблем сучасних рекомендаційних систем та методів їх рішення [Текст] / Є. Мелешко // Контроль і управління в складних системах (КУСС-2018) : XIV Міжнар. конф. : тези доп., Вінниця, 15-17 жовт. 2018 р. / ВНТУ, ХНУРЕ. – Вінниця : ВНТУ, 2018. – С. 126.
• Мельникова, Н. Покращення можливостей пошуку відео: інтеграція нейронної мережі прямого поширення для ефективного фрагментного пошуку [Текст] / Н. Мельникова, П. Поберейко // Computer Design Systems. Theory and Practice. – 2024. – Vol. 6, № 1. – С. 149-160.

1    2    3    4   5    6    7