Магістерська робота на тему «Дослідження та програмна реалізація методів навчання з підкріпленням для медичного діагностування»

dc.contributor.authorЛуковка, Олексій Олександрович
dc.contributor.authorLukovka, Oleksii
dc.date.accessioned2023-07-21T11:23:05Z
dc.date.available2023-07-21T11:23:05Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionЛуковка О.О. «Дослідження та програмна реалізація методів навчання з підкріпленням для медичного діагностування»/ О.О. Луковка – Запоріжжя: НУ "Запорізька політехніка", 2021. – 100 с.uk
dc.description.abstractUK: Об’єкт дослідження – процес використання методів навчання з підкріпленням для вирішення задач медичного діагностування. Результати. Створено програмний застосунок, що реалізує метод навчання з підкріпленням: дуельні подвійні глибокі Q-мережі, для синтезу діагностичних нейромоделей. EN: The object of research is the process of using reinforcement learning methods to solve medical diagnostic problems. Results. A software application has been created that implements the reinforcement learning method: dueling double Deep Q-networks, for the synthesis of diagnostic neuromodels.uk
dc.identifier.urihttp://eir.zntu.edu.ua/handle/123456789/10166
dc.language.isoukuk
dc.subjectМедичне діагностуванняuk
dc.subjectМашинне навчанняuk
dc.subjectНавчання з підкріпленнямuk
dc.subjectШтучні нейронні мережіuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectTensorflowuk
dc.subjectMedical diagnosticsuk
dc.subjectMachine learninguk
dc.titleМагістерська робота на тему «Дослідження та програмна реалізація методів навчання з підкріпленням для медичного діагностування»uk
dc.title.alternativeMaster thesis «Research and Software Implementation of Reinforcement Learning Methods for Medical Diagnostics»uk
dc.typeMaster thesisuk

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
MR_Lukovka.pdf
Size:
1.92 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Магістерська робота

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: