DSpace JSPUI
DSpace зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних
Дізнатися більше
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167031Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Харчук, В. В. | - |
| dc.contributor.author | Ткаченко, С. М. | - |
| dc.date.accessioned | 2024-05-31T09:54:07Z | - |
| dc.date.available | 2024-05-31T09:54:07Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Харчук В. В. Кластерний аналіз даних машинного зору для моделювання простору / Харчук В. В., Ткаченко С. М. //«Наукова весна» 2024 : матеріали 14 Міжнародної науково-технічної конференції аспірантів та молодих вчених, Дніпро, 27-29 березня 2024 року. – Дніпро : НТУ «ДП», 2024. – С. 158-159. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167031 | - |
| dc.description.abstract | Кластеризація — це техніка машинного навчання та аналізу даних, яка передбачає групування подібних точок даних на основі певних особливостей або характеристик. Це тип алгоритму неконтрольованого навчання в машинному навчанні. Мета кластеризації полягає в тому, щоб розділити набір даних на групи або кластери таким чином, щоб точки даних у кластері були більш схожі одна на одну, ніж на точки в інших кластерах. Це допомагає визначити закономірності, структури або зв’язки в даних. | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.publisher | НТУ ДП | uk_UA |
| dc.subject | кластеризація | uk_UA |
| dc.subject | техніка машинного навчання | uk_UA |
| dc.subject | алгоритм неконтрольованого навчання | uk_UA |
| dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
| dc.title | Кластерний аналіз даних машинного зору для моделювання простору | uk_UA |
| dc.type | Article | uk_UA |
| dc.identifier.udk | 681.518.54 | uk_UA |
| Розташовується у зібраннях: | Секція «Інформаційні технології та телекомунікації» | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Scientific_Spring_2024-158-159.pdf | 381,51 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.