Назва:
Архітектура інтелектуальної системи управління ризиками та розпізнавання видів грибів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКайдик, Олег Леонтійович
dc.date.accessioned2026-06-25T07:37:44Z
dc.date.issued2024-11-19
dc.description.abstractУ статті представлено розробку інтелектуальної системи для розпізнавання видів грибів, яка забезпечує високу точність і зручність у використанні. Для навчання моделі було використано великий датасет "Mushrooms classification" з платформи Kaggle, що забезпечило необхідну різноманітність зображень і досягнення точності класифікації на рівні 85%. Попередня обробка даних включала перевірку якості зображень, їх стандартизацію та поділ на тренувальні, валідаційні й тестові вибірки, що сприяло ефективному навчанню моделі. Основою алгоритму розпізнавання стала згорткова нейронна мережа ResNet, яка продемонструвала перевагу в точності над іншими архітектурами.
dc.identifier.citationУгрин Д., Ушенко Ю., Дворжак В., Терлецький Т. В., Кайдик О. Л. Архітектура інтелектуальної системи управління ризиками та розпізнавання видів грибів. Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2024. № 48 (2). С. 114–127. https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-48-2-114-127
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-48-2-114-127
dc.identifier.urihttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/5043
dc.language.isouk
dc.publisherВінниця: ВНТУ
dc.subjectінтелектуальна система
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectрозпізнавання зображень
dc.subjectІТ-галузь
dc.subjectризик-менеджмент та маркетинг
dc.titleАрхітектура інтелектуальної системи управління ризиками та розпізнавання видів грибів
dc.typeArticle
dspace.entity.typeScientificArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Архітектура_інтелектуальної_системи_управління_ризиками_та_розпізнавання_видів_грибів.pdf
Розмір:
882.96 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
1.59 KB
Формат:
Item-specific license agreed to upon submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові статті