Міжнародна науково-технічна конференція «Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні. ІТММ'24»
Permanent URI for this collectionhttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/19758
ENG: Scientific and Technical International Conference «Information Technology in Metallurgy and Machine Engineering. ITMM'24», April 10-11, 2024
Browse
Item Дослідження інтелектуальних моделей класифікації невизначених даних з вимогами достовірності результатів(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Терлецький, Ігор АндрійовичUKR: У доповіді приведені результати досліджень та розвитку інтелектуальних моделей управління складними системами за умов невизначеності даних на основі процедур класифікації, які забезпечують достовірне вирішення завдань з урахуванням оцінки граничної розмірності моделей. Досліджені можливості удосконалення нейронних мереж Хеммінга для класифікації даних у форматах нечітких величин і certainty factor CF(A). Визначені особливості математичної моделі завдань класифікації на основі набору шаблонів ознак. Приведено програмний комплекс інформаційної технології управління призначенням/відбором виконавців, а також визначення авторства україномовних творів на основі класифікації наборів шаблонів із певних нечітких ознак. Програмний комплекс використовує запропоновані у доповіді процедури редукції і статистики каппа Коена.Item Рефакторинг крос-платформних застосунків з використанням штучного інтелекту(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Сирота, Олександр Анатолійович; Горячкін, Вадим МиколайовичUKR: У сфері розробки програмного забезпечення продуктивність рефакторингу коду збільшується завдяки використанню штучного інтелект (ШІ). У процесі рефакторингу можна використовувати такі методи ШІ, як машинне навчання (ML), обробка природної мови (NLP) та генетичні алгоритми (GA). Кожен з методів має певний вплив на процес, як позитивний так і негативний. Зважаючи на це робота, що виконується ШІ, вимагає ретельного управління, щоб уникнути ряду проблем, наприклад "галюцинацій". Дослідження продовжують вивчати нові методи, оцінювати порівняльну ефективність та оптимізувати моделі ШІ для конкретних фреймворків і мов.