• Класифікатори
• навчання, обучение

навчання машинне, обучение машинное, machine learning

Документи:

• Польгуль, Тетяна Дмитрівна Інформаційна технологія виявлення шахрайства при інсталюванні мобільних додатків з використанням інтелектуального аналізу даних [Текст] : дис. ... канд. техн. наук : спец. 05.13.06 / Польгуль Тетяна Дмитрівна ; ВНТУ. – Вінниця, 2020. – 245 с. – Бібліогр.: с. 212-222.
• Польгуль, Тетяна Дмитрівна Інформаційна технологія виявлення шахрайства при інсталюванні мобільних додатків з використанням інтелектуального аналізу даних [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : спец. 05.13.06 / Польгуль Тетяна Дмитрівна ; ВНТУ. – Вінниця, 2020. – 26 с.
• Поплавський, О. А. Інформаційна технологія обробки графічних даних на основі гібридних нейронних мереж з використанням геометричних особливостей об'єктів зображень [Текст] / О. А. Поплавський // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2024. – № 2. – С. 4-16. – DOI: https://doi.org/10.31649/1999-9941-2024-60-2-4-16.
• Поплавський, О. А. Інформаційна технологія обробки графічних даних на основі гібридних нейронних мереж з використанням геометричних особливостей об'єктів зображень [Електронний ресурс] / О. А. Поплавський // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2024. – Т. 60, № 2. – С. 4-16. – DOI: https://doi.org/10.31649/1999-9941-2024-60-2-4-16.
• Поплавський, О. Інтелектуальні методи обробки великих масивів для біржових комп'ютерних систем підтримки прийняття рішень [Текст] / О. Поплавський, М. Цюцюра // 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. 230-231.
• Попов, А. Порівняння ефективності методів імпутації відсутніх даних при створенні прогнозної моделі=Efficiency comparison of missing data imputation methods in predictive model creation [Текст] / А. Попов // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2025. – № 1. – С. 32-43. – DOI: https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2025.1.03.
• Потєха, А. С. Огляд методів машинного навчання для оптимізації схем каркасно-монолітних будівель [Електронний ресурс] / А. С. Потєха, В. М. Андрухов // Сучасні технології, матеріали і конструкції в будівництві. – 2024. – Т. 37, № 2. – С. 112-119. – DOI: https://doi.org/10.31649/2311-1429-2024-2-112-119.
• Потєха, А. С. Огляд методів машинного навчання для оптимізації схем каркасно-монолітних будівель [Текст] / А. С. Потєха, В. М. Андрухов // Сучасні технології, матеріали і конструкції в будівництві. – 2024. – № 2. – С. 112-119. – DOI: https://doi.org/10.31649/2311-1429-2024-2-112-119.
• Поуданен, Ю. Є. Особливості побудови архітектур нейромереж в задачах класифікації біомедичних зображень [Текст] / Ю. Є. Поуданен, А. В. Кожем'яко // Збірник тез доповідей ІV Міжнар. наук.-техн. конф. "Перспективи розвитку машинобудування та транспорту - 2025", 3-5 черв. 2025 р. / ВНТУ, ДУК, ДДМА. – Вінниця : ВНТУ, 2025. – С. 398-399.
• Прочухан, Д. В. Клас-орієнтований метод аугментації фундус-зображень [Текст] / Д. В. Прочухан // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 5. – С. 140-145. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-182-5-140-145.
• Прочухан, Д. В. Клас-орієнтований метод аугментації фундус-зображень [Електронний ресурс] / Д. В. Прочухан // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 5. – С. 140-145. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-182-5-140-145.
• Роман, В. І. Огляд методів машинного навчання для задач автоматизованого вимірювання витрати [Електронний ресурс] / В. І. Роман, М. І. Бугайчук // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2025. – № 4. – С. 1-12. – DOI: https://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-4-27-38.
• Роман, В. І. Методологія застосування штучних нейронних мереж для підвищення точності ультразвукових витратомірів [Електронний ресурс] / В. І. Роман, М. І. Бугайчук, Я. С. Острей // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2025. – № 2. – С. 1-10.
• Аналіз великих даних у комп'ютерній графіці [Електронний ресурс] / О. Н. Романюк, С. В. Павлов, О. Л. Бобко [та ін.] // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2024. – Т. 44, № 1. – С. 50-57. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-47-1-50-57.
• Аналіз великих даних у комп'ютерній графіці [Текст] / О. Н. Романюк, С. В. Павлов, О. Л. Бобко [та ін.] // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2024. – № 1 (47). – С. 50-57. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-47-1-50-57.
• Рудзевич, М. П. Методи машинного навчання в сентимент-аналіз текстової інформації на прикладі настроїв користувачів стосовно кандидатів у президенти України 2019 [Текст] / М. П. Рудзевич // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2020. – № 3. – С.78-88.
• Савіцька, Н. Сучасні підходи до виявлення та протидії дезінформації в інформаційних системах: аналіз та вдосконалення [Текст] / Н. Савіцька, І. Юрчак // Computer Design Systems. Theory and Practice. – 2023. – Vol. 5, № 1. – С. 93-101.
• Самохін, Ю. В. Автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики [Текст] / Ю. В. Самохін, О. Г. Аврунін // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 1 (49). – С. 20-28. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-20-28.
• Самохін, Ю. В. Автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики [Електронний ресурс] / Ю. В. Самохін, О. Г. Аврунін // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – Т. 49, № 1. – С. 20-28. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-20-28.
• Семенов, В. Ю. Застосування методів машинного навчання до деяких проблем цифрового оброблення сигналів у телекомунікаційних задачах [Текст] / В. Ю. Семенов, Є. В. Семенова // Кібернетика та системний аналіз. – 2025. – Т. 61, № 4. – C. 190–198.
• Сидорук, О. О. Автоматизовані системи підбору імплантів колінного суглоба: огляд і перспективи [Текст] / О. О. Сидорук, Л. Г. Коваль // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 2 (50). – С. 162-171. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-162-171.
• Сидорук, О. О. Автоматизовані системи підбору імплантів колінного суглоба: огляд і перспективи [Електронний ресурс] / О. О. Сидорук, Л. Г. Коваль // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – Т. 50, № 2. – С. 162-171. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-162-171.
• Скоринович, Б. В. Аналіз методів моніторингу стану безпеки в хмарному середовищі [Текст] / Б. В. Скоринович, Ю. В. Лах // Сучасний захист інформації. – 2025. – № 1. – С. 298-310.
• Скуржанський, О. Г. Спеціалізоване попереднє навчання нейромережевих моделей на синтетичних даних для покращення генерації перефразування [Текст] / О. Г. Скуржанський, О. О. Марченко, А. В. Анісімов // Кібернетика та системний аналіз. – 2024. – Т.60, № 2. – С. 3-12.
• Слабкий, А. В. Інноваційні методи дослідження деформацій матеріалів з використанням машинного навчання [Текст] / А. В. Слабкий, С. І. Котик // Збірник тез доповідей ІV Міжнар. наук.-техн. конф. "Перспективи розвитку машинобудування та транспорту - 2025", 3-5 черв. 2025 р. / ВНТУ, ДУК, ДДМА. – Вінниця : ВНТУ, 2025. – С. 71-72.
• Слухаєвська, О. К. Інтелектуальні засоби в системі працевлаштування [Текст] / О. К. Слухаєвська, Л. М. Захарія // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія : Інформаційні системи та мережі : збірник наукових праць / МОН України. – Львів : Вид-во Львівської політехніки, 2018. – № 901. – С. 136-141.
• Метод оптимізації процесів планування й контролю в системах мобільного зв'язку [Текст] / С. В. Соколов, В. В. Жебка, С. А. Соломаха, Т. П. Довженко // Телекомунікаційні та інформаційні технології. – 2025. – № 4. – С. 177-188. – DOI: https://10.31673/2412-4338.2025.048921.
• Соколовський, Я. Адаптивний дробовий нейронний алгоритм для малювання тепломасообміну (англ.м.) [Текст] / Я. Соколовський, Т. Самотій // Computer Design Systems. Theory and Practice. – 2024. – Vol. 6, № 3. – C. 139-153.
• Станкевич, О. Вплив використання предиктивного штучного інтелекту на тривалість укладання угоди [Текст] / О. Станкевич, Н. Дикий // Computer Design Systems. Theory and Practice. – 2024. – Vol. 6, № 1. – С. 140-148.
• Станкевич, О. М. Методи штучного інтелекту для акустико-емісійного діагностування стадій руйнування (Огляд) [Текст] / О. М. Станкевич, Д. П. Ребот // Фізико-хімічна механіка матеріалів. – 2024. – № 3. – С.5-14.
• Столяревская, А. Об одном успехе геймификации 2015 года [Текст] / А. Столяревская // Proceedings Of The Tenth International Scientific-Practical Conference Internet - Education - Scsence (IES-2016) / VNTU, LUT, ALSRT. – Vinnytsia : VNTU, 2016. – С. 216-218.
• Сторчак, К. П. Оптимізація запитів до великих мовних моделей [Текст] / К. П. Сторчак, В. О. Миколаєнко, Т. П. Довженко // Зв'язок. – 2025. – № 5. – С. 25-31.
• Идентификация личности на основе индивидуальных эхографических свойств ушной раковины с использованием кепстрального анализа и формулы Байеса [Текст] / А. Е. Сулавко, П. С. Ложников, И. А. Куприк, А. Е. Самотуга // Кібернетика та системний аналіз. – 2021. – Т. 57, № 3. – С. 135-143.
• Терещенко, В. М. Пошук базової множини для задач машинного навчання [Текст] / В. М. Терещенко, П. А. Закала // Кібернетика та системний аналіз. – 2024. – Т.60, № 2. – С. 38-50.
• Теслюк, В. Моделі та засоби класифікації патернів елементів одягу з використанням машинного навчання [Текст] / В. Теслюк, С. С. Івасів // Ukrainian Journal of Information Technology. – 2024. – Vol. 6, № 1. – С. 37-47.
• Теслюк, В. М. Система для розпізнавання елементів одягу та їх кольорів на зображенні [Текст] / В. М. Теслюк, С. С. Івасів. – С. 25-32. – DOI: https://doi.org/10.23939/ujit2023.02.025.
• Тимощук, П. Принципи штучних нейронних мереж та їх застосування [Текст] = Principles of Artificial Neural Networks and Their Application : навчальний посібник / П. Тимощук, М. Лобур ; НУ "Львівська політехніка". – Львів : Вид-во Львівської політехніки, 2021. – 292 с. – ISBN 978-966-941-535-6 : 223,00 грн.
• Ткаленко, О. М. Порівняльний аналіз алгоритмів машинного навчання для класифікації сервісів у мережах LTE/5G на основі QoS параметрів [Текст] / О. М. Ткаленко, Д. А. Бондаренко, В. М. Межінський // Зв'язок. – 2026. – № 1. – С. 32-41.
• Машинне навчання під час діагностування і моніторингу сонного апное [Текст] / Д. А. Ткаченко, І. В. Куруш, В. Г. Михалько, А. І. Петренко // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2020. – № 4. – С. 43-58.
• Система розпізнавання звукових сигналів немовленнєвого походження [Електронний ресурс] / О. М. Ткаченко, Я. О. Тютюнник, П. В. Чирва, В. Л. Комаров // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2020. – № 3. – С. 30-36.
• Система розпізнавання звукових сигналів немовленнєвого походження [Текст] / О. М. Ткаченко, Я. О. Тютюнник, П. В. Чирва, В. Л. Комаров // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2020. – № 3. – С. 30-36.
• Топольський, А. І. Використання машинного навчання для визначення місцезнаходження людей у приміщеннях [Текст] / А. І. Топольський, Є. А. Паламарчук // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 1 (178). – С. 92-103. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-178-1-92-103.
• Топольський, А. І. Використання машинного навчання для визначення місцезнаходження людей у приміщеннях [Електронний ресурс] / А. І. Топольський, Є. А. Паламарчук // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – № 1. – С. 92-103. – DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-178-1-92-103.
• Методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління [Електронний ресурс] / Д. І. Угрин, Ю. О. Ушенко, К. П. Газдюк [та ін.] // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – Т. 49, № 1. – С. 123-134. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-123-134.
• Методологія розробки та впровадження інтелектуальної інформаційної системи прогнозування продажів для ефективного управління [Текст] / Д. І. Угрин, Ю. О. Ушенко, К. П. Газдюк [та ін.] // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 1 (49). – С. 123-134. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-123-134.
• Архітектура інтелектуальної системи управління ризиками та розпізнавання видів грибів [Електронний ресурс] / Д. І. Угрин, Ю. О. Ушенко, В. В. Дворжак [та ін.] // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2024. – Т. 48, № 2. – С. 114-127. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-48-2-114-127.
• Архітектура інтелектуальної системи управління ризиками та розпізнавання видів грибів [Текст] / Д. І. Угрин, Ю. О. Ушенко, В. В. Дворжак [та ін.] // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2024. – № 2 (48). – С. 114-127. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-48-2-114-127.
• Гнучка технологія розробки інтелектуальної системи прогнозування розвитку населення [Текст] / Д. І. Угрин, Ю. О. Ушенко, Т. В. Терлецький [та ін.] // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 1 (49). – С. 98-110. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-98-110.
• Гнучка технологія розробки інтелектуальної системи прогнозування розвитку населення [Електронний ресурс] / Д. І. Угрин, Ю. О. Ушенко, Т. В. Терлецький [та ін.] // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – Т. 49, № 1. – С. 98-110. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-98-110.
• Гнучкі методології управління ризиками в життєвому циклі інтелектуальної системи прогнозування рішень динаміки ринкових акцій [Текст] / Д. І. Угрин, Ю. О. Ушенко, Ю. Я. Томка [та ін.] // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 1 (49). – С. 111-122. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-111-122.

1    2    3    4    5    6   7