глибинне навчання

Implementing quality assurance practices in teaching machine learning in higher education

The development of machine learning and deep learning (ML/DL) change the skills expected by society and the form of ML/DL teaching in higher education.  This article proposes a formal system to improve ML/DL teaching and, subsequently, the graduates' skills.  Our proposed system is based on the quality assurance (QA) system adapted to teaching and learning ML/DL and implemented on the model suggested by Deming to continuously improve the QA processes.

Deep learning for photovoltaic panels segmentation

Due to advanced sensor technology, satellites and unmanned aerial vehicles (UAV) are producing a huge amount of data allowing advancement in all different kinds of earth observation applications.  Thanks to this source of information, and driven by climate change concerns, renewable energy assessment became an increasing necessity among researchers and companies.  Solar power, going from household rooftops to utility-scale farms, is reshaping the energy markets around the globe.  However, the automatic identification of photovoltaic (PV) panels and solar farms' status i

Road users detection for traffic congestion classification

One of the important problems that urban residents suffer from is Traffic Congestion.  It makes their life more stressful, it impacts several sides including the economy: by wasting time, fuel and productivity.  Moreover, the psychological and physical health.  That makes road authorities required to find solutions for reducing traffic congestion and guaranteeing security and safety on roads.  To this end, detecting road users in real-time allows for providing features and information about specific road points.  These last are useful for road managers and also for road users about congeste

Огляд глибокого навчання та мобільних периферійних обчислень в автономному водінні

Останніми роками мобільні периферійні обчислення і глибоке навчання привернули пильну увагу галузі в сценарії застосування автономного водіння. Мобільні периферійні обчислення зменшують затримку передавання інформації про автономне водіння, вивантажуючи обчислювальні завдання на периферійні сервери для зменшення навантаження на мережу; глибоке навчання може ефективно збільшити точність виявлення перешкод, тим самим підвищуючи стабільність і безпеку автономного водіння.

Аналіз каркасних мереж виявлення ознак в моделях глибинного навчання

У роботі проаналізовано  та порівняно сучасні моделі глибинного навчання для задач класифікації зображень МРТ колінного суглоба. Проаналізовано сучасні глибинні архітектури комп’ютерного зору для виділення ознак із зображень МРТ. Такий аналіз використано для створення прикладних архітектур моделей машинного навчання. Вказані моделі орієнтовані на автоматизацію процесу діагностування травм коліна у медичних приладах та системах.

Комплексний аналіз техніки навчання на малому наборі даних для задачі класифікації методом оптимізації трійок

Задача класифікації зображень є дуже важливою сучасною проблемою в області комп’ютерного зору. Перші підходи до розв’язання цієї задачі полягали у використанні класичних  алгоритмів.  Незважаючи  на  певний  прогрес,  отриманий,  класичними  підходами, більшість складніших задач класифікації зображень залишались нерозв’язаними до моменту використання алгоритмів машинного навчання. Перші спроби застосування машинного навчання до задачі розпізнавання зображень допомогли класифікувати набори ознак, які опрацювати прямими алгоритмами не вдавалось.

Software Implementation of the Algorithm for Recognizing Protective Elements on The Face

The quarantine restrictions introduced during COVID-19 are necessary to minimize the spread of coronavirus disease. These measures include a fixed number of people in the room, social distance, wearing protective equipment. These restrictions are achieved by the work of technological control workers and the police. However, people are not ideal creatures, quite often the human factor makes its adjustments.

Analysis of Algorithms for Searching Objects in Images Using Convolutional Neural Network

The problem of finding objects in images using modern computer vision algorithms has been considered. The description of the main types of algorithms and methods for finding objects based on the use of convolutional neural networks has been given. A comparative analysis and modeling of neural network algorithms to solve the problem of finding objects in images has been conducted. The results of testing neural network models with different architectures on data sets VOC2012 and COCO have been presented.