fine-tuning

Advanced text-based transformer architecture for malicious social bots detection

The increasing prevalence of automated social media accounts, or Social Media Bots (SMBs), presents significant challenges in maintaining authentic online discourse and preventing disinformation campaigns on social platforms.  This research introduces a novel multiclass classification framework for detecting and categorizing SMBs, leveraging fine-tuned transformer-based models.  In this study, we conducted a comprehensive comparative analysis of various transformer variants, including BERT, DistilBERT, RoBERTa, DeBERTa, XLNet, and ALBERT, to evaluate their efficacy in r

Моделі та засоби класифікації патернів елементів одягу з використанням машинного навчання

Завдання класифікації патернів не втрачає актуальності у сферах трендів, стилю, моди, персоналізації, виробництва та дизайну. Висвітлено дослідження, спрямоване на проєктування та розроблення моделей і засобів класифікації патернів елементів одягу із використанням машинного навчання. Воно вирішує актуальне питання комп’ютерного зору, а саме підвищення ефективності класифікації патернів елементів одягу. Дослідження виконано з власним набором даних, що містить 600 зображень.