Аналіз різновидів машинного навчання для виявлення зниження якості зображень
Ключові слова:
ML, якість зображення, різновиди MLАнотація
У роботі досліджено особливості різновидів машинного навчання (ML) з метою виявлення зниження якості зображень. Здійснено аналіз навчання з учителем, навчання без учителя та навчання з підкріпленням. Визначено їх переваги та недоліки, підібрано оптимальний вид для роботи із зображеннями.
Посилання
Introduction to machine learning. 2024. URL: https://www.educative.io/blog/introductionto-machine-learning (дата звернення: 23.10.2024).
Що таке машинне навчання? Усе, що вам потрібно знати. 07.10.2023. URL: https://incrypted.com/ua/mashynne-navchannja/ (дата звернення: 23.10.2024).
Навчання з підкріпленням у машинному навчанні. URL: https://evergreens.com.ua/ua/ articles/reinforcement-learning.html (дата звернення: 23.10.2024).
Мисько Б. В., Січко Т. В. Системи розпізнавання образів та обробки зображення. Прикладні аспекти сучасних міждисциплінарних досліджень. 2024. С. 158–160.
