Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/164711
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ястребцев, Олексій Дмитрович | - |
dc.date.accessioned | 2023-09-25T18:30:00Z | - |
dc.date.available | 2023-09-25T18:30:00Z | - |
dc.date.issued | 2022-12-13 | - |
dc.identifier.citation | атестаційна робота магістра/ Ястребцев О.Д. - Дніпро 2022, 57с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/164711 | - |
dc.description.abstract | Об'єкт дослідження: методи побудування інформаційної системи пошуку,аналізу та класифікації інформації. Предмет дослідження: інформаційна система – нейрона мережа пошуку жанрової музики. Мета магістерської роботи: створити інформаційну систему нейронної мережі для пошуку жанрової музики. У вступі подано стан проблеми та виконана постановка задачі дослідження. Перший розділ присвячено аналізу теми дослідження. Наведено огляд відкритих джерел та існуючі рішення аналізу аудіофайлів. В другому розділі наведено проектну складову вирішення завдання. Розглянуто можливості відомих архітектур нейроних мереж та їх комбіннацій. Описано переваги та недоліки різних підходів до проектування нейронних мереж. Третій розділ присвячено розробці інформаційної системи на мові програмування Python на вирішенню проблеми класифікації музики на жанри. | uk_UA |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | МОВА PYTHON, KERAS, TENSORFLOW, НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, MACHING LEARNING, DEEP LEEARNING | uk_UA |
dc.title | Дослідження методів нейронних мереж для використання в інформаційних системах пошуку жанрової музики | uk_UA |
Розташовується у зібраннях: | 2022-2023 навчальний рік |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Ястребцев Олексій.pdf | 1,24 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.