машинне навчання

METHODS OF MACHINE LEARNING IN MODERN METROLOGY

In the modern world of scientific and technological progress, the requirements for the accuracy and reliability of measurements are becoming increasingly stringent. The rapid development of machine learning (ML) methods opens up perspectives for improving metrological processes and enhancing the quality of measurements. This article explores the potential application of ML methods in metrology, outlining the main types of ML models in automatic instrument calibration, analysis, and prediction of data.

Machine learning models selection under uncertainty: application in cancer prediction

Cancer stands as the foremost global cause of mortality, with millions of new cases diagnosed each year.  Many research papers have discussed the potential benefits of Machine Learning (ML) in cancer prediction, including improved early detection and personalized treatment options.  The literature also highlights the challenges facing the field, such as the need for large and diverse datasets as well as interpretable models with high performance.  The aim of this paper is to suggest a new approach in order to select and assess the generalization performance of ML models

Simultaneous surrogate modeling and dimension reduction using unsupervised learning. Application to parametric wing shape optimization

This paper presents a machine-learning-based approach that enables simultaneous surrogate modeling and dimension reduction and applies it to aerodynamic parametric shape optimization.  Aerodynamic shape optimization is a crucial process in various industries, including aerospace, automotive, and renewable energy.  It involves iteratively improving the properties of a system by evaluating an objective function and driving its minimization or maximization using an optimization algorithm.  However, the evaluation of aerodynamic objective functions requires computationally

Machine learning for forecasting some stock market index

In this paper, we evaluate the QMLKF algorithm, designed in the previous paper [Benmoumen M. Numerical optimization of the likelihood function based on Kalman Filter in the GARCH models. Mathematical Modeling and Computing.  9 (3), 599–606 (2022)] for parameter estimation of GARCH models, by transposing it to real data and then present our machine learning for forecasting the returns of some stock indices.

Machine learning and similar image-based techniques based on Nash game theory

The use of computer vision techniques to address the task of image retrieval is known as a Content-Based Image Retrieval (CBIR) system.  It is a system designed to locate and retrieve the appropriate digital image from a large database by utilizing a query image.  Over the last few years, machine learning algorithms have achieved impressive results in image retrieval tasks due to their ability to learn from large amounts of diverse data and improve their accuracy in image recognition and retrieval.  Our team has developed a CBIR system that is reinforced by two machine

Ідентифікація звуку голосів птахів за допомогою згорткових нейронних мереж з використанням STFT та MEL спектрограм

Загрози для клімату та глобальні зміни в екологічних процесах залишаються актуальною проблемою у всьому світі. Тому важливий постійний моніторинг цих змін, зокрема із використанням нестандартних підходів. Це завдання можна виконати на основі дослідження інформації про міграцію птахів. Одним із ефективних методів дослідження міграції птахів є слуховий метод, який потребує вдосконалення.

Інтелектуальна система виявлення плагіату в технічних текстах

Автори розробили наукове обґрунтування, виконали проєктування та розроблення інтелектуальної системи виявлення плагіату в технічних текстах. В роботі визначено проблему плагіату в сучасному світі та її актуальність, проаналізовано останні дослідження та публікації, які стосуються новітніх методів застосування інтелектуальних інформаційних технологій для виявлення плагіату.

Методи машинного навчання для підвищення енергоефективності будівель

Прогнозування споживання енергії в будівлі відіграє важливу роль, оскільки воно може допомогти оцінити її енергоефективність, виявити й діагностувати несправності системи енергопостачання, а також зменшити витрати коштів і покращити вплив на клімат. Проаналізовано актуальні дослідження у галузі забезпечення енергоефективності будівель, зокрема, їх енергетичної оцінки з урахуванням типів розглядуваних моделей.

Метод формування набору даних для перевірки якості вивчення мовними моделями транзитивного відношення у контексті задачі логічного висновку

Розроблено метод формування набору даних для перевірки вивчення готовими моделями залежності транзитивності. Сформований набір даних використано для тестування якості вивчення моделями залежності транзитивності у задачі логічного висновку (NLI). Тестування набору даних розміром 10 000 зразків (MultiNLI) відбувалось на моделі RoBerta. Також досліджено, що у задачі логічного висновку клас подібний є більш спрямованим, ніж протиріччя і нейтральний.

Інформаційна система озвучення україномовного тексту на основі методів NLP та машинного навчання

Під час дослідження розроблено інформаційну систему озвучення україномовного тексту на основі методів NLP та машинного навчання. Створена інформаційна система реалізована у виг- ляді десктоп-додатка, який дає змогу здійснювати озвучення україномовного тексту Створення системи охоплювало всі стадії розроблення програмного забезпечення: процес проєктування, процес реалізації та процес тестування. Щоб обґрунтувати доцільність створення такої системи, ми проаналізували вже наявні програмні рішення на ринку, їхні переваги та недоліки, які ураховували, створюючи нову систему.