Розробка Python-пакету для навчання моделей з використанням методу SVM та субградієнтного підходу

dc.contributor.advisorСтовба Віктор Олександрович
dc.contributor.authorПащенко Дмитро
dc.date.accessioned2023-04-20T11:56:32Z
dc.date.available2023-04-20T11:56:32Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractРозроблено Python-пакет для розв’язання задачі класифікації методом опорних векторів (SVM) з використанням субградієнтного підходу. Реалізована інтеграція з scikit-learn, що дозволяє виконувати мультикласову класифікацію на базі бінарної, використовувати оцінювач як елемент scikit-learn pipeline тощо. Проведено тестування створеного пакету на базі методу sklearn.utils.estimator_checks.check_estimator(). Досліджено аналогічні інструменти в scikit-learn та знайдено умови доречності використання саме нашого описаного в роботі пакету. Проведено порівняльний аналіз різних функцій втрат. Обґрунтовано доцільність використання hinge loss та субградієнтного підходу. Продемонстровано можливості ядрового методу опорних векторів на основі субградієнтного методу.uk_UA
dc.identifier.citationПащенко Д. Розробка Python-пакету для навчання моделей з використанням методу SVM та субградієнтного підходу : кваліфікаційна робота … бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Пащенко Дмитро. – Київ, 2022. – 30 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3222
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.subject12 Інформаційні технологіїuk_UA
dc.subject121 Інженерія програмного забезпеченняuk_UA
dc.titleРозробка Python-пакету для навчання моделей з використанням методу SVM та субградієнтного підходуuk_UA
science.typeБакалаврські роботиuk_UA
Файли
Контейнер Original
Зараз відображається 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
Pashchenko-bakalavr.pdf
Розмір:
950.56 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
бакалаврські роботи