• Класифікатори
• навчання, обучение

навчання машинне, обучение машинное, machine learning

Документи:

• Мельник, О. Л. Інформаційна технологія аналізу та передбачення опадів [Текст] / О. Л. Мельник, М. В. Дратований, О. М. Козачко // 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. 251-253.
• Аналіз та передбачення погодних умов на основі машинного навчання з інтеграцією веб-технологій [Текст] / Ю. В. Мельник, С. І. Отрох, О. М. Беспала, А. В. Постернак // Наукові записки Державного університету інформаційно-комунікаційних технологій. – 2025. – № 2. – С. 109-117.
• Міщенко, В. Наслідки пандемії COVID-19 та необхідність цифрової трансформації вищої освіти [Текст] / В. Міщенко, С. Науменкова, С. Міщенко // Вища школа. – 2022. – № 3-4. – С. 7-34.
• Інформаційна інтелектуальна технологія автоматизованої геоприв'язки екологічної текстової природно-мовної інформації [Електронний ресурс] / В. Б. Мокін, М. А. Гораш, Є. М. Крижановський, Т. Є. Вуж // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2020. – № 4. – С. 1-10.
• Системний аналіз розмірів фрагмента зображень аерофотозйомки сільськогосподарських угідь для пошуку аномалій у них методами машинного навчання [Текст] / В. Б. Мокін, Д. М. Грузман, С. О. Довгополюк, А. О. Лотоцький // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2019. – № 3. – С. 75-85.
• Системний аналіз розмірів фрагмента зображень аерофотозйомки сільськогосподарських угідь для пошуку аномалій у них методами машинного навчання [Електронний ресурс] / В. Б. Мокін, Д. М. Грузман, С. О. Довгополюк, А. О. Лотоцький // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2019. – № 3. – С. 75-85.
• Мокін, В. Б. Інтелектуальний метод з підкріпленням синтезу оптимального конвеєра операцій попереднього оброблення даних у задачах машинного навчання [Електронний ресурс] / В. Б. Мокін, М. В. Дратований // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2022. – № 4. – С. 1-11.
• Мокін, В. Б. Наука про дані: машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних [Електронний ресурс] : електронний навчальний посібник / В. Б. Мокін, М. В. Дратований ; ВНТУ. – Електрон. текст. дані. – Вінниця : ВНТУ, 2024.
• Мокін, В. Б. Інтелектуальна технологія аналізу та передбачення цін на вживані автомобілі [Текст] / В. Б. Мокін, А. В. Лосенко, М. В. Дратований // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2019. – № 6. – С. 62-72.
• Мокін, В. Б. Інтелектуальна технологія аналізу та передбачення цін на вживані автомобілі [Електронний ресурс] / В. Б. Мокін, А. В. Лосенко, М. В. Дратований // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2019. – № 6. – С. 62-72.
• Технологія побудови експертної інформаційної веб-системи виявлення та верифікації пріоритетних екологічних проблем у масивах вод басейну річки [Текст] / В. Б. Мокін, А. М. Лучко, О. М. Давидюк, Т. Є. Вуж // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2021. – № 1 (154). – С. 77-87. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2021-154-1-77-87.
• Технологія побудови експертної інформаційної веб-системи виявлення та верифікації пріоритетних екологічних проблем у масивах вод басейну річки [Електронний ресурс] / В. Б. Мокін, А. М. Лучко, О. М. Давидюк, Т. Є. Вуж // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2021. – № 1. – С. 77-87. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2021-154-1-77-87.
• Морозов, А. В. Розпізнавання образів з використанням мережі Байєса [Текст] / А. В. Морозов, В. Л. Левківський, В. І. Піонтківський // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 4. – С. 115-121. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-175-4-115-121.
• Морозов, А. В. Розпізнавання образів з використанням мережі Байєса [Електронний ресурс] / А. В. Морозов, В. Л. Левківський, В. І. Піонтківський // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 4. – С. 115-121. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-175-4-115-121.
• Інформаційна технологія для аналізу пунктів продажу мобільного оператора на основі методів кластеризації [Текст] / О. О. Нарушинська, В. І. Мотрунич, М. В. Арзубов, В. М. Теслюк // Ukrainian Journal of Information Technology. – 2023. – Vol. 5, № 2. – С. 105-113. – DOI: https://doi.org/10.23939/ujit2023.02.105.
• Нарушинська, О. О. Застосування методів машинного навчання для мінімізації повернень товару в системах електронної комерції [Текст] / О. О. Нарушинська, В. М. Теслюк, П. Ю. Денисюк // Актуальні проблеми економіки. – 2017. – № 3. – С. 342-347.
• Визначення детермінантів туберкульозу: аналіз методів машинного навчання та нейронних мереж [Текст] / Д. В. Невінський, Д. І. Мартьянов, Я. І. Виклюк, І. О. Сем’янів // Зв'язок. – 2025. – № 3. – С. 73-86.
• Аналіз важливості факторів та ефективності моделей машинного навчання у прогнозуванні випадків туберкульозу в Індії [Текст] / Д. В. Невінський, Д. І. Мартьянов, Я. І. Виклюк [та ін.] // Телекомунікаційні та інформаційні технології. – 2025. – № 2. – С. 33-49. – DOI 10.31673/2412-4338.2025.026806.
• Недашківськак, Н. І. Порівняльний аналіз моделей машинного навчання для прогнозування поширення коронавірусу COVID-19 в різних країнах [Текст] / Н. І. Недашківськак, С. О. Лупаненко // Електронне моделювання. – 2020. – Т. 42, № 5. – С. 51-65.
• Недашківська, Н. І. Генеративна модель для прогнозування часових рядів на основі архітектури кодувальник-декодувальник (на англ. мові) [Текст] / Н. І. Недашківська, Д. В. Андросов // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2022. – № 1. – С 97-109. – DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2022.1.08.
• Николенко, С. Глубокое обучение [Електронний ресурс] : погружение в мир нейронных сетей / С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская. – Электрон. текст. данные. – Санкт-Петербург : Питер, 2018. – (Библиотека программиста).
• Нікольський, Ю. В. Системи штучного інтелекту [Текст] : навчальний посібник / Ю. В. Нікольський, В. В. Пасічник, Ю. М. Щербина ; МОН України ; за ред. В. В. Пасічника. – Вид. 2-ге, випр. та допов. – Львів : Магнолія-2006, 2017. – 279 с. – (Комп'ютинґ). – ISBN 978-617-57-40-11-4 : 364,00 грн.
• Актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень [Електронний ресурс] / Я. Носова, Т. Носова, Д. Галушко, О. Аврунін // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2024. – Т. 48, № 2. – С. 170-182. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-48-2-170-182.
• Актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень [Текст] / Я. Носова, Т. Носова, Д. Галушко, О. Аврунін // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2024. – № 2 (48). – С. 170-182. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-48-2-170-182.
• Олейніков, І. А. Розробка методики для пошуку дефектів 3D друку на основі моделі ResNet [Текст] / І. А. Олейніков, І. М. Срібна // Телекомунікаційні та інформаційні технології. – 2025. – № 1. – С. 111-119. – DOI 10.31673/2412-4338.2025.014545.
• Олексів, Н. Мобільна інформаційна система контролю раціону харчування людини [Текст] / Н. Олексів, В. Висоцька // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційніі системи та мережі. – 2022. – Вип. 11. – С. 145-172.
• Олійник, О. Ю. Система безперервного вібромоніторингу стану технологічного обладнання з машинним навчанням класифікатора [Текст] / О. Ю. Олійник, Ю. К. Тараненко // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2020. – № 2. – С. 18-26.
• Олійник, О. Ю. Система безперервного вібромоніторингу стану технологічного обладнання з машинним навчанням класифікатора [Електронний ресурс] / О. Ю. Олійник, Ю. К. Тараненко // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2020. – № 2. – С. 18-26.
• Осауленко, О. Г. Інтеграція технологій великих даних і штучного інтелекту в цифровій екосистемі суспільства: від концепції до впровадження в офіційну статистику [Текст] / О. Г. Осауленко, О. О. Горобець // Економіка України. – 2025. – № 8 (765). – С. 76-86.
• Охарєв, В. О. Застосування технології збільшення роздільної здатності мігрованих сейсмічних зображень для 2D- і 3D-зйомок [Текст] / В. О. Охарєв, О. В. Носков // Міжнародний науково-технічний журнал Проблеми керування та інформатики. – 2025. – № 1. – C. 49-59.
• Інтеграція цифрових двійників у системи керування транспортом [Текст] / В. М. Павленко, Віт. М. Павленко, В. П. Кужель, В. М. Мануйлов // Вісник машинобудування та транспорту. – 2025. – Т. 22, № 2. – С. 42-50. – DOI: https://doi.org/10.31649/2413-4503-2025-22-2-42-50.
• Інтеграція цифрових двійників у системи керування транспортом [Електронний ресурс] / В. М. Павленко, Віт. М. Павленко, В. П. Кужель, В. М. Мануйлов // Вісник машинобудування та транспорту. – 2025. – Т. 22, № 2. – С. 42-50. – DOI: https://doi.org/10.31649/2413-4503-2025-22-2-42-50.
• Аналіз методів і систем діагностики діабетичної ретинопатії [Текст] / С. В. Павлов, Й. Р. Салдан, О. В. Карась, С. В. Тимчик // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2023. – № 2 (46). – С. 135-141. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2023-46-2-135-141.
• Аналіз методів і систем діагностики діабетичної ретинопатії [Електронний ресурс] / С. В. Павлов, Й. Р. Салдан, О. В. Карась, С. В. Тимчик // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2023. – Т. 45, № 2. – С. 135-141. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2023-46-2-135-141.
• Сучасні аспекти діагностики діабетичної етинопатії у військових різного ступеню важкості [Текст] / С. Павлов, Й. Салдан, О. Карась, С. Тимчик // Сучасні технології біомедичної інженерії. – 2024. – С. 168-170.
• Палагін, О. В. Прогнозування поведінки агентів на базі динамічної когнітивної моделі [Текст] / О. В. Палагін, Д. І. Симонов, О. Д. Симонова // Кібернетика та системний аналіз. – 2026. – Т. 62, № 2. – С. 3–19. – DOI 10.34229/KCA2522-9664.26.2.1.
• Пантелейчук, Д. О. Аналіз сучасних підходів до оцінювання впливу мікроклімату на функціональний стан людини [Електронний ресурс] / Д. О. Пантелейчук, В. В. Сорочинський // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – Т. 50, № 2. – С. 322-330. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-322-330.
• Пантелейчук, Д. О. Аналіз сучасних підходів до оцінювання впливу мікроклімату на функціональний стан людини [Текст] / Д. О. Пантелейчук, В. В. Сорочинський // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 2 (50). – С. 322-330. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-322-330.
• Парамуд, Я. С. Алгоритмічно-програмні засоби розпізнавання рукописних символів на зображенні [Текст] / Я. С. Парамуд, В. І. Яркун // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія : Комп'ютерні системи та мережі. – 2017. – № 881. – C. 98-106.
• Парамуд, Я. С. Метод розпізнавання символів на зображенні на основі згорткової нейронної мережі [Текст] / Я. С. Парамуд, В. І. Яркун // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія : Комп'ютерні системи та мережі : збірник наукових праць / МОН України. – Львів : Вид-во Львівської політехніки, 2018. – № 905. – С.96-105.
• Патерега, Ю. Прогнозування виникнення інсульту на основі моделей машинного навчання (англ.м.) [Текст] / Ю. Патерега, М. Мельник // Computer Design Systems. Theory and Practice. – 2024. – Vol. 6, № 1. – С. 17-27.
• Петренко, Д. В. Аналіз ефективності алгоритмів reinforcement learning для підвищення автономності мобільних роботів [Текст] / Д. В. Петренко, А. Г. Протасов // Технічна діагностика та неруйнівний контроль. – 2025. – № 3. – С. 24-31. – DOI: https://doi.org/10.37434/tdnk2025.03.03.
• Пилипець, Ю. Особливості використання EXPLAINABLE AI у біомедичній обробці зображень: прозорість та інтерпретованість моделей [Текст] / Ю. Пилипець, Я. Ярославський, О. Волосович // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 2 (50). – С. 210-214. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-210-214.
• Пилипець, Ю. Особливості використання EXPLAINABLE AI у біомедичній обробці зображень: прозорість та інтерпретованість моделей [Електронний ресурс] / Ю. Пилипець, Я. Ярославський, О. Волосович // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – Т. 50, № 2. – С. 210-214. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-210-214.
• Аналіз та експериментальне дослідження методу безмодельного навчання з підкріпленням [Електронний ресурс] / В. В. Півошенко, М. С. Кулик, Ю. Ю. Іванов, А. С. Васюра // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2019. – № 3. – С. 40-49.
• Аналіз та експериментальне дослідження методу безмодельного навчання з підкріпленням [Текст] / В. В. Півошенко, М. С. Кулик, Ю. Ю. Іванов, А. С. Васюра // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2019. – № 3. – С. 40-49.
• Піх, І. В. Використання машинного навчання для кластеризації цільової аудиторії вебдодатків [Текст] / І. В. Піх, Ю. Ю. Меренич // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 3 (180). – С. 121-125. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-180-3-121-125.
• Піх, І. В. Використання машинного навчання для кластеризації цільової аудиторії вебдодатків [Електронний ресурс] / І. В. Піх, Ю. Ю. Меренич // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 3. – С. 121-125. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-180-3-121-125.
• Поліщук, І. А. Застосування цифрового двійника та машинного навчання для оптимізації спалювання деревної тріски у котлах [Текст] / І. А. Поліщук, Д. В. Столбов // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 6. – С. 7-12. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-177-6-7-12.
• Поліщук, І. А. Застосування цифрового двійника та машинного навчання для оптимізації спалювання деревної тріски у котлах [Електронний ресурс] / І. А. Поліщук, Д. В. Столбов // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2024. – № 6. – С. 7-12. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-177-6-7-12.

1    2    3    4    5   6    7