Аналіз різновидів машинного навчання для виявлення зниження якості зображень

Authors

  • Ю. В. Погоріла Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • Т. В. Січко Донецький національний університет імені Василя Стуса

Keywords:

ML, якість зображення, різновиди ML

Abstract

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.

Author Biographies

Ю. В. Погоріла , Донецький національний університет імені Василя Стуса

здобувачка вищої освіти

Т. В. Січко , Донецький національний університет імені Василя Стуса

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедри інформаційних технологій

References

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.

Published

2024-12-19

How to Cite

[1]
Погоріла , Ю.В. and Січко , Т.В. 2024. Аналіз різновидів машинного навчання для виявлення зниження якості зображень. Прикладні аспекти сучасних міждисциплінарних досліджень. (Dec. 2024), 210-212.

Issue

Section

Секція 3 Прикладні інформаційні технології, комп’ютерні технології обробки даних