ka | en
TSU

სურათიდან რთული ობიექტების კლასიფიკაცია მანქანური სწავლების გამოყენებით

ავტორი: გიორგი თეთვაძე
საკვანძო სიტყვები: მანქანური სწავლება, ღრმა სწავლება, ობიექტების კლასიფიკაცია
ანოტაცია:

ბოლო წლებში ინტერნეტში არსებული დიდი რაოდენობით ვირტუალური მონაცემები სულ უფრო ხელმისაწვდომი ხდება ფართო საზოგადოებისთვის. ინფორმაციის ასეთმა მრავალფეროვნებამ განაპირობა მანქანური სწავლების აპლიკაციების პოპულარობის გაზრდა. მანქანური სწავლება საშუალებას იძლევა შევქმნათ გამოცდილებით სწავლებადი აპლიკაციები მახასიათებლების ხელით აღწერის გარეშე. მოცემული კვლევის მიზანია ღრმა სწავლებაში მიღებული უკანასკნელი მიღწევების შესწავლა და გამოყენება სურათიდან დაზიანებული ავტომობილების იდენთიფიკაციაში. კვლევაში გამოვიყენეთ რამოდენიმე ცნობილი და პრაქტიკაში გამოცდილი ღრმა სწავლების არქიტექტურა და ალგორითმი სასურველი შედეგის მისაღებად. საბოლოო მოდელმა სავალიდაციო მონაცემებზე აჩვენა 96% სიზუსტე. შესაძლებელია დამატებითი კვლეა შედეგის გასაუმჯობესებლად.



Web Development by WebDevelopmentQuote.com
Design downloaded from Free Templates - your source for free web templates
Supported by Hosting24.com