• Класифікатори
• класифікація, классификация

класифікація бінарна, классификация бинарная

Документи:

• Regragui, H. Comparison of some CNN architectures for detecting cardiomegaly from chest X-ray images [Текст] / H. Regragui, M. Ziani, N. Moussaid // Mathematical Modeling and Computing. – 2025. – Vol. 12, № 1. – P. 22–30.
• Бойко, Н. Дослідження алгоритмів машинного навчання для побудови математичних моделей задач класифікації мультимодальних даних (англ. мова) [Текст] / Н. Бойко // Computational Problems of Electrical Engineering. – 2021. – Vol. 11, № 2. – С. 1-11. – DOI: https://doi.org/10.23939/jcpee2021.02.001.
• 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.
• Донськой, В. Й. Бінарні розв'язуючі дерева в задачах інтелектуального аналізу інформації [Текст] / В. Й. Донськой, Ю. Ю. Дюлічева // Наукові вісті НТУУ КПІ. – 2001. – № 5. – 12-18.
• Заболотна, Н. І. Система та метод поляриметричного калібрування оптичних компонентів на основі Мюллер-матричного підходу [Електронний ресурс] / Н. І. Заболотна, О. С. Швидюк // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – Т. 50, № 2. – С. 293-299. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-293-299.
• Заболотна, Н. І. Система та метод поляриметричного калібрування оптичних компонентів на основі Мюллер-матричного підходу [Текст] / Н. І. Заболотна, О. С. Швидюк // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2025. – № 2 (50). – С. 293-299. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-293-299.
• Заболотна, Н. І. Система багатопараметричного поляризаційно-фазового картографування біологічних шарів із бінарною класифікацією [Електронний ресурс] / Н. І. Заболотна, В. В. Шолота, В. І. Загоруйко // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2021. – № 2. – С. 44-52. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2021-42-2-44-52.
• Заболотна, Н. І. Система багатопараметричного поляризаційно-фазового картографування біологічних шарів із бінарною класифікацією [Текст] / Н. І. Заболотна, В. В. Шолота, В. І. Загоруйко // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2021. – № 2 (42). – С. 44-52. – DOI: https://doi.org/10.31649/1681-7893-2021-42-2-44-52.
• Комп’ютерне моделювання логістичної регресії для бінарної класифікації [Текст] / П. Кравець, В. Пасічник, М. Проданюк, Я. Кісь // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційніі системи та мережі. – 2024. – Iss. 16. – С. 167-190.
• Панібратов, Р. С. Система підтримання прийняття рішень для оцінювання та прогнозування стану страхової компанії [Текст] / Р. С. Панібратов // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2022. – № 1. – С. 61-72. – DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2022.1.05.
• Соловьев, В. И. Метод выявления признаков цифрового монтажа в фонограммах с использованием нейронных сетей глубокого обучения [Текст] / В. И. Соловьев, О. В. Рыбальский, В. В. Журавель // Проблемы управления и информатики. – 2020. – № 1. – С. 127-133.