глибоке навчання

Структура інформаційної системи передбачення та інтерпретації зміни стану користувача сервісу

В роботі досліджено проблему передбачення зміни станів користувачів (зокрема відтоку) на основі сесійних даних із використанням глибинних нейронних мереж. Було розглянуто застосування моделей довгої короткочасної пам’яті та згорткових нейронних мереж, а також використання кодування пар байтів для попереднього опрацювання даних. Проведено аналіз функціоналу розробленої інформаційної системи для прогнозування зміни стану користувачів та інтерпретації моделей прогнозування, яка поєднує методи аналізу даних, побудови прогнозних моделей та пояснення отриманих результатів.

Виявлення аномалій у реальному часі в розподілених IoT-системах:комплексний огляд та порівняльний аналіз

Стрімке поширення технології Інтернету речей (IoT) призвело до безпрецедентного росту обсягів неоднорідних даних з розподілених пристроїв. Цей величезний потік даних робить все більш важливим впровадження надійних і ефективних методів виявлення аномалій в режимі реального часу, які можуть попередити про проблеми у розподілених системах. Виявлення аномалій даних є критично важливим у сучасному світі, оскільки воно дозволяє на ранній стадії виявляти відхилення, які можуть свідчити про збої в роботі системи, порушення безпеки або операційну неефективність.

Порівняльний аналіз методів суперроздільної здатності для підвищення точності розпізнавання облич

Наведено порівняльний аналіз сучасних методів суперроздільної здатності (Super Resolution, SR), що підвищують точність розпізнавання облич у системах відеоспостереження. Низька якість зображень, отриманих з камер спостереження, є значною перешкодою для ефективної ідентифікації осіб, що робить застосування SR-методів особливо актуальним.

АДАПТИВНЕ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБ’ЄКТІВ ЗА ДОПОМОГОЮ ПІДХОДУ МЕТАНАВЧАННЯ ДЛЯ ДИНАМІЧНИХ СЕРЕДОВИЩ

Системам розпізнавання об’єктів часто важко підтримувати точність у динамічних середовищах через такі проблеми, як варіації освітлення, оклюзії та обмежені навчальні дані. Традиційні згорточні нейронні мережі (CNN) вимагають великих маркованих наборів даних і не здатні адаптуватися до нових умов. Це дослідження спрямоване на розробку адаптивної системи розпізнавання об’єктів, яка покращує узагальнення моделі та швидку адаптацію в мінливих середовищах.

РОЗУМІННЯ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ: МАЙБУТНЄ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

У статті проведено дослідження новітнього напрямку у штучному інтелекті - Великі Мовні Моделі, які відкривають нову еру в обробці природної мови, надаючи можливість створення більш гнучких і адаптивних систем. З їх допомогою досягається високий рівень розуміння контексту, що збагачує досвід користувачів та розширює сфери застосування штучного інтелекту. Великі мовні моделі мають величезний потенціал для переосмислення взаємодії людини з технологіями та зміни уявлення про машинне навчання.

Огляд методів ідентифікації захворювань за допомогою знімків комп’ютерної томографії

Розглянуто методи та підходи до комп’ютерної діагностики різних захворювань легень на підставі автоматизованого аналізу знімків комп’ютерної томографії. Виконано пошук в базі даних Google Scholar за кількома запитами на тему аналізу знімків комп’ютерної томографії за допомогою глибокого навчання та машинного навчання серед статей, опублікованих протягом або після 2017 р. Після відсіювання результатів пошуку сформовано набір із 39 статей. Набір даних розділено за датою публікації на дві категорії: до та після початку пандемії COVID-19.

ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ДІАГНОСТИКИ ЗАХВОРЮВАНЬ РОСЛИН ЗА ДОПОМОГОЮ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ

У статті досліджується використання згорткових нейронних мереж (CNN) у процесі діагностики та ідентифікації хвороб та шкідників рослин. Розглянуто різні методи діагностики хвороб рослин, особливості наборів даних, а також проблеми, що існують у даному напрямку досліджень. У статті обговорюється п'ятикрокова методологія для визначення хвороб рослин, включаючи збір даних, попередню обробку, сегментацію, виділення ознак та класифікацію.

Дослідження моделей для розпізнавання жестів з використанням 3D конволюційних нейронних мереж та візуальних трансформерів

У роботі розглядається актуальне завдання розпізнавання жестів з метою реформування способів до навчання військових, способів комунікації людини та машини та вдосконалення взаємодії людини-людини та людини-машини для осіб з обмеженими можливостями. Проаналізовано методи для розпізнавання жестів руки на основі компʼютерного зору, а також з використанням глибокого навчання.