| Popis: |
У магістерській дисертації досліджується класифікація зображень на GPU за допомогою нейронних мереж, а саме на прикладі категоризації товарів побуту. Дана тема є актуальною, так як у повсякденному життя нас оточують зображення і людині їх легко інтерпретувати, а комп’ютеру набагто складніше, тим більше класифікувати чи сегментувати зображення. Метою роботи є виявлення ефективних способів та засобів класифікації зображень у прикладних системах, таких як категоризація товарів на сайті. Об’єктом дослідження є аналіз способів і засобів використання нейронних мереж у прикладних системах та процес такої мережі, яка б відповідала поставленим цілям роботи. Було виконано огляд існуючих аналогів готового продукту дипломної роботи – автоматичних систем категоризації товарів та зроблено висновки щодо їх недоліків та переваг при виконанні роботи. Створено систему, яка автоматично класифікує товари, модифікуючи існуючі підходи, отримано власний, який для даної задачі працює краще. Вдосконаливши продукт можна використовувати його для будь-яких організацій, де зручно було б автоматично класифікувати продукти. Отже, науковою новизною є модифікований підхід використання архітектур нейронних мереж, підібрано параметри моделей та процес оцінки моделей. In the master's dissertation, the classification of images on the GPU with the help of neural networks is investigated, namely on the example of the categorical of goods of everyday life. This topic is relevant because in everyday life we are surrounded by images and it is easy for them to interpret them, and it's more difficult for a computer to work up, the more it is classified or segmented. The goal of the work is to identify effective ways and means of categorizing images in application systems, such as product categorization on the site. The object of the study is to analyze the methods and means of using neural networks in application systems and the process of such a network that would meet the goals of the work. A review of the existing analogs of the finished product of the thesis - automatic categorization of goods was made and conclusions were drawn regarding their drawbacks and advantages when performing the work. A system has been created that automatically classifies goods, modifying existing approaches, obtains own, which works better for the given task. After perfecting the product, you can use it for any organization where it would be convenient to automatically classify the products. Consequently, the scientific novelty is a modified approach, the use of neural network architectures model parameters and model evaluation process are selected. В магистерской диссертации исследуется классификация изображений на GPU с помощью нейронных сетей, а именно на примере категоризации товаров быта. Данная тема является актуальной, так как в повседневной жизни нас окружают изображения и человеку их легко интерпретировать, а компьютеру намного сложнее, тем более классифицировать или сегментировать изображения. Целью работы является выявление эффективных способов и средств классификации изображений в прикладных системах, таких как категоризация товаров на сайте. Объектом исследования является анализ способов и средств использования нейронных сетей в прикладных системах и процесс такой сети, соответствующей поставленным целям работы. Было выполнено обзор существующих аналогов готового продукта дипломной работы - автоматических систем категоризации товаров и сделаны выводы относительно их недостатков и преимуществ при выполнении работы. Создана система, которая автоматически классифицирует товары, модифицируя существующие подходы, получено собственный, который для данной задачи работает лучше. Итак, научной новизной является модифицированный подход, использование архитектур сетей, подобрано параметры и процесс их оценки. |
