Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36827
Назва: | Дослідження можливостей використання методів машинного навчання для розробки на мобільні платформи |
Інші назви: | Research of possibilities of using machine learning methods for development on mobile platforms |
Автори: | Ковальчук, Роман Дмитрович Kovalchuk, Roman |
Бібліографічний опис: | Ковальчук Р. Д. Дослідження можливостей використання методів машинного навчання для розробки на мобільні платформи : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „121 — інженерія програмного забезпечення“ / Р. Д. Ковальчук. — Тернопіль: ТНТУ, 2021. — 68 с. |
Bibliographic description: | Kovalchuk R. D. Research of possibilities of using machine learning methods for development on mobile platforms: diploma thesis for the qualification level of master of specialty "121 — Software Engineering"/ R. D. Kovalchuk — Ternopil: TNTU, 2021. — 68 pp. |
Дата публікації: | 26-гру-2021 |
Дата подання: | 26-гру-2021 |
Дата внесення: | 26-гру-2021 |
Видавництво: | ТНТУ ім. І Пулюя |
Країна (код): | UA |
Місце видання, проведення: | ТНТУ ім. І. Пулюя |
Науковий керівник: | Петрик, Михайло Романовч |
УДК: | 004.9 |
Теми: | 121 інженерія програмного забезпечення машинне навчання штучний інтелект інтернет речей глибоке навчання згорткова нейронна мережа |
Короткий огляд (реферат): | Метою даної магістерської роботи є дослідження можливостей використання засобів машинного навчання при розробці на мобільні платформи. Для досягнення поставленої мети було сформовано наступні завдання: 1. проаналізувати можливі засоби машинного навчання доступні для використання на мобільних платформах; 2. проаналізувати засоби розробки додатків для платформ IOS та Android; 3. спроектувати та реалізувати додаток для однієї з мобільних платформ; 4. протестувати розроблений додаток. Після виконання всіх поставлених завдань було продемонстровано практичне використання засобів машинного навчання для розробки додатків на мобільні платформи. |
Опис: | Проведено дослідження сучасного стану машинного навчання, було проведено аналіз засобів розробки під мобільні платформи. Проаналізовано можливості використання засобів машинного навчання для розробки додатків під мобільні платформи. Було спроектовано та розроблено додаток для платформи IOS з використанням засобів машинного навчання для визначення що саме зображено на малюнку. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36827 |
Перелік літератури: | 1. How many phones are in the world? [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.bankmycell.com/blog/how-many-phones-are-in-the-world. 2. The Majority of Americans’ Mobile Time Spent Takes Place in Apps [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.emarketer.com/content/the-majority-of-americans-mobile-time-spent-takes-place-in-apps. 3. Burkov A. The Hundred-Page Machine Learning Book / Andriy Burkov., 2019. – 3 с. 4. Theobald O. Machine Learning for Absolute Beginners / Oliver Theobald., 2017. – (Third edition). – 19 с. 5. In depth machine learning for enterprice [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://searchenterpriseai.techtarget.com/definition/machine-learning-ML. 6. Mueller J. Machine Learning For Dummies / J. Mueller, L. Massaron., 2016. – 14 с. 7. Machine Learning vs. Traditional Programming [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.logianalytics.com/predictive-analytics/machine-learning-vs-traditional-programming/. 8. Burkov A. The Hundred-Page Machine Learning Book / Andriy Burkov., 2019. – 6 с. 9. Godfellow I. Deep learning / I. Godfellow, Y. Bengio, A. Courville., 2015. 10. Number of apps available in leading app stores as of 1st quarter 2021 [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.statista.com/statistics/276623/number-of-apps-available-in-leading-app-stores/. |
Тип вмісту: | Master Thesis |
Розташовується у зібраннях: | 121 — інженерія програмного забезпечення |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Ковальчук.pdf | 1,43 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора