F3 Комп'ютерні науки

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18200

Освітньо-наукова програма: "Комп'ютерні науки"

Browse

Now showing 1 - 20 of 93

Analysis of Curriculum Learning methods in Reinforcement Learning
(2024) Orel, Danyil; Glybovets, Mykola
The aim of this work is to provide a comprehensive comparison of CL methods in RL across various scenarios and benchmark environments.
Continual Learning Method for image classification in computer vision
(2024) Kreshchenko, Taras; Yushchenko, Yurii
The paper explores the hypothesis that Continual Learning (CL) methods can improve the performance of a deep learning model in a traditional machine learning scenario. By augmenting an existing state-of-the-art ML solution to a problem with CL techniques, this research aims to demonstrate that AI can still achieve more accurate and adaptive performance. This hypothesis is tested on a parking lot occupancy detection problem, a binary classification problem that is well-suited to CL due to the continuous stream of image data. Experiments are conducted to compare the proposed CL-based solution and a contemporary solution that is non-CL based.
Euclidean Algorithm for Sound Generation
(2021) Laiko, Artem; Horokhovskyi, Semen
This course work aims to research possible ways of Euclidean algorithm application and influence for sound generation process, as well as mathematical basis of sound and sound waves. The practice part applies obtained knowledge to develop a VST3 plug-in for sound wave morphing with the Euclidean algorithm application.
Evolutionary art generation using genetic algorithms
(2021) Moroz, Andrii; Horokhovskyi, Semen
This course work explains the concept of generative art and especially concentrates on evolutionary art. Evolutionary art is a part of generative art that uses genetic programming to produce art. Genetic programming for art generation works by creating an initial population, picks out ones that do not fit, and forms new ones combining images that went through selection. Also, this course work is going to explain how to generate images using genetic programming and show results from the developed program.
Investigation of the relationship between software metrics measurements and its maintainability degree
(2020) Shapoval, Oleksandr; Hlybovets, Andrii
The goal of this thesis was to practically learn methods of empirical engineering software, algorithms for data collection and data analysis. Results include software measurement, analysis and selection of direct and indirect metrics for research and identification of dependencies between direct and indirect metrics. On the basis of received result were built dependencies between software metrics and software expertise properties. Metrics and properties selected by individual variation. Relationship between metric and expertise includes building direct relationships between the metric and expertise, indirect metrics and expertise. Additionally, was determined whether they have common trends of the relationship between those direct metrics and expert estimates, indirect metrics and expert estimates.
Language model optimization using pruning, distillation and quantization techniques for NLP tasks
(2024) Petrenko, Mykhailo; Marchenko, Oleksandr
The dominant approaches to quantizing neural net- works with billions of parameters focus primarily on weight quantization due to accuracy considerations. However, activation quantization remains a significant bottleneck for inference speed. Building upon the foundational research of GPTQ and Qual- comm, we propose GPTAQ, a novel framework that introduces activation quantization for large language models (LLMs) while attempting to balance out activation-induced error with the following enhancements: Eigenvalues of the Hessian sensitivity matrix, although our experiments reveal this approach yields mixed results. Cross-Layer Equalization (CLE), which balances weight scales across layers to prevent channel suppression. Bias Correction, to correct the effects of CLE. We demonstrate the effects of our approach through exper- iments on the Facebook OPT model using the C4 dataset for calibration. Our results show that RTN and Token-wise activa- tion quantization combined with CLE achieve the best trade- off between model efficiency and accuracy. GPTAQ introduces activation quantization while maintaining low perplexity scores, indicating minimal performance degradation given the limited experimental setup. Our framework offers a comprehensive solution for effective activation quantization, enhancing the deployment efficiency of large language models and providing valuable insights for future research, such as further Hessian Eigenvalues tuning to decrease introduced error, expand and switch calibration dataset, and remaining ablation study.
Modeling Distributed Generalized Suffix Trees For Quick Data Access
(2022) Діденко, Віра; Глибовець, Андрій
The aim of this work is to distribute generalized suffix tree construction, so the process is efficient in terms of time complexity and memory consumption. A distributed approach to constructing the suffix tree will allow working with large alphabets and very long strings that exceed the available memory capacity. In this work, an efficient and highly scalable algorithm for constructing generalized suffix trees on distributed parallel platforms was modeled. The experimental results proved that the modeled algorithm’s efficiency is no less than the before known Elastic Range algorithm (ERa) while out-performing ERa on specific data.
Organization and control of continuous code delivery
(2020) Ivanov, Oleksii; Glybovets, Andrii
In this thesis will be defined what is: continuous integration (CI), continuous deployment and delivery (CD), branching strategies. Then will be covered common patterns and anti-patterns of implementation mentioned systems. The second part of the thesis will explore Continuous Integration with focus on it parts. Will be explained importance and ways of optimization of CI process. The third part will uncover Continuous Deployment process. Will be covered Infrastructure as a Code approach (IaC), release strategies for production, and zerodowntime deployments approaches. The finally: some example of zero-downtime implementation will be presented.
Scaling SignalR WebSocket Real-Time Applications
(2021) Діденко, Віра; Глибовець, Андрій
Real-time applications depend on persistent connections in order to provide users with high frequency data updates from the application server. The idea behind persistent connections is that when a connection is established it is kept open, hence optimizing the data transfer process by saving time on establishing a new connection. As the number of continuous connections grows in a high-traffic application sustaining a high number of clients, eventually the server can run out of connection resources. In this research work the aim is to scale the persistent connections in order to limit the number of open connections that a single application server has to handle; therefore, designing real-time applications that can serve many clients in an efficient manner. This study introduces WebSocket scaling techniques, focusing on the Azure SignalR Service as the solution for scaling data-intensive applications.
Автоматизована система підтримки прийняття рішень для супроводу та ідентифікації об'єктів у просторі на основі комп'ютерного зору та аналітики подій
(2026) Мороз, Дмитро ; Волинець, Євгеній
У магістерській роботі представлено процес розробки автоматизованої системи підтримки прийняття рішень для ідентифікації та відстеження наземних об'єктів у реальному часі на основі комп'ютерного зору. Систему спроєктовано для розгортання на борту безпілотного літального апарату з орієнтацією на автономну роботу в умовах радіоелектронної боротьби та відсутності зв'язку з оператором. У ході роботи було сформовано власний датасет на основі відеоматеріалів з відкритих джерел, розроблено конвеєр очищення відеоданих від небажаних артефактів та реалізовано процес ручної розмітки у середовищі CVAT. Навчання моделі виявлення об'єктів виконано на базі згорткової нейронної мережі YOLO [1] з використанням аугментації даних. Для відстеження об'єктів між кадрами та присвоєння їм унікальних ідентифікаторів інтегровано алгоритм ByteTrack [2] та розроблена його модифікація. Особливу увагу приділено оптимізації системи з метою подальшого портування на мікрокомп'ютери з обмеженими обчислювальними ресурсами. Результати тестування підтверджують здатність системи ефективно ідентифікувати наземну техніку в різних погодних умовах.
Автоматична корекція індивідуальної стратегії в алготрейдингу
(2021) Нагнибіда, Андрій; Невмержицький, Євген
У даній курсовій роботі було визначено важливість журналу трейдингу для проведення торгових операцій на криптобіржах. Розроблено практичний застосунок "журналу трейдингу". Докладено опис технології, що була використана у практичній частині. Дана робота використовує таку технологію як Yii2.
Автоматичне розпізнавання хвороб сільськогосподарських рослин
(2021) Кундік, Кирило; Афонін, Андрій
Мета: Створити модель нейронної мережі для визначення хвороб рослин за зображеннями їхніх листків, що спростить пошук та визначення лікування, профілактики хвороб таких рослин.
Автоматичне транскрибування та ідентифікація у змішаному українсько-англійському мовленні
(2026) Нікітін, Руслан ; Ігнатенко, Олексій
Магістерська робота присвячена оцінюванню та порівнянню сучасних архітектур автоматичного розпізнавання мовлення на задачі транскрибування змішаного українсько-англійського мовлення. Досліджено особливості роботи локальних Encoder-Decoder моделей, комерційних API-сервісів та мультимодальних великих мовних моделей, а також методи ізольованого оцінювання помилок (метрика CS-WER) і зворотної текстової нормалізації. Розроблено спеціалізований еталонний корпус uk-en-code-mixed-asr-2h з параметрами: 448 аудіозаписів загальною тривалістю понад 2 години, ІТ-домен, 99,6 % внутрішньореченнєвого перемикання кодів. Реалізовано настільний застосунок для транскрибування повного циклу, який об'єднує підсистеми детектування активності мовлення із двопороговим гістерезисом, розпізнавання тексту та діаризації з міжсесійною ідентифікацією мовців на основі векторів ECAPA-TDNN. Експериментальне порівняння 49 конфігурацій моделей показало такі результати (загальний WER після ITN-нормалізації): найкраща мультимодальна Audio-LLM Gemini 3.1 Pro – 0,105, найкращий комерційний API ElevenLabs Scribe v2 – 0,134, найкраща локальна модель Whisper large-v3-turbo – 0,167. Встановлено, що показник помилок на англійських термінах системно перевищує помилки на українських словах у 3-10 разів. Застосування алгоритму ITN знизило кількість помилок на англіцизмах у середньому на 13 %, що доводить орфографічну, а не акустичну природу збоїв (кирилична транслітерація термінів). Дослідження моделей наскрізного перекладу виявило неспроможність традиційних архітектур коректно обробляти ІТ-сленг через дослівне калькування. Натомість мультимодальні Audio-LLM продемонстрували високу ефективність у семантичній адаптації українського професійного жаргону в технічну англійську мову, що робить переклад життєздатною альтернативою транскрибуванню з ITN.
Агентне моделювання виникнення та еволюції мови
(2025) Сітьков, Ілля; Гулаєва, Наталія
У роботі проведено дослідження процесу виникнення та еволюції мови з використанням агентного моделювання на основі Еволюційної гри в іменування у варіантах Дороти й Адама Ліповських та Паоло Молоні, проаналізовано вплив модифікацій стратегій та параметрів моделі на її поведінкові характеристики. Для експериментальних досліджень алгоритм та його розширення імплементовано засобами мови Java. Увагу зосереджено на аналізі залежності успішності комунікації та здатності агентів до навчання від ймовірності комунікації при застосуванні змінених розміру популяції та словника, початкового віку агентів, впливу віку агентів на ймовірність виживання та методу вибору сусідніх позицій. На підставі отриманих результатів зроблено висновок про стійкість моделі та встановлено вплив кожного з розглянутих параметрів на її динаміку. Запропоновано власні модифікації моделі, які дозволяють симулювати дію соціокультурних чинників та біологічних процесів мутації і вікових змін здатності до навчання на еволюцію мови. Дані експериментів засвідчили зниження навчальних здібностей внаслідок мутацій та старіння агентів, а також продемонстрували важливість залежності особин одна від одної для досягнення високої здатності до навчання. У роботі досліджено кореляцію між мовами та навчальними здібностями агентів на основі оцінки узгодженості кластеризацій агентів за вказаними ознаками. Відповідність між обраними характеристиками виявилась ідеальною за відсутності мутацій та комунікацій, однак при їхньому застосуванні кореляція знизилась до рівня, близького до випадкової.
Агентно-базований підхід до моделювання колективної діяльності
(2022) Радзієвська, Олександра; Гороховський, Семен
Дана робота присвячена використанню агентно-базованого підходу для моделювання колективної діяльності, а саме для моделювання роботи команди розробників над проєктом зі сфери ІТ. Для характеристики агентів використовуються їх професійні навички, мотивація, готовність просити про допомогу та допомагати іншим в середині команди. Результатом роботи є модель, що дозволяє проводити експерименти з метою дослідження процесів, що відбуваються в середині команди.
Агентно-базований підхід до моделювання колективної роботи
(2021) Радзієвська, Олександра; Гороховський, Семен
У даній роботі розглядається використання агентно-базованого підходу для моделювання соціальних взаємодій в команді при розв’язанні певної задачі. Зокрема увага звертається на випадки, коли не всі агенти однаковий рівень зацікавленості у досягненні цілі. Результатом роботи є система, що дозволяє експериментувати з різними параметрами агентів і досліджувати як це впливає на загальний успіх команди.
Алгоритм зведення симетричної матриці до тридіагональної із застосуванням QR та QP розкладів
(2024) Першута, Павло; Малашонок, Геннадій
Метою дослідження є оптимізація запропонованого алгоритму використанням методу Штрассена для множення матриць та його застосування для зведення симетричної матриці до тридіагональної.
Алгоритм множення розріджених матриць на графічному процесорі
(2022) Сичов, В.; Малашонок, Геннадій
У дані роботі було розглянуто реалізацію алгоритму множення розріджених матриць на графічному процесорі та на центральному процесорі. Порівняно їхню роботу та надано оцінку швидкодії множення в залежності від розміну досліджуваної матриці
Алгоритм обчислення тридіагональної матриці ортогональним розкладанням на графічному процесорі
(2021) Сухарський, Сергій; Малашонок, Геннадій
У роботі розглянуто та реалізовано алгоритм ортогонального розкладання матриці, який є частиною алгоритму SVD. Також описано платформу та середовище для роботи з графічними процесорами NVIDIA CUDA. Наведено реалізацію бідіагоналізації матриці та обчислення ортогональних множників методом Хаусхолдера в середовищі jCUDA. Проведено експерименти та дослідження отриманих результатів пришвидшення обчислень з використанням графічного процесора порівняно з реалізацією на центральному процесорі.
Аналіз впливу властивостей схем відбору на продуктивність генетичних алгоритмів
(2026) Махаммедов, Жан ; Гулаєва, Наталія
Роботу присвячено комплексному дослідженню впливу внутрішніх характеристик операторів селекції (селективного тиску та стохастичного шуму) на ефективність еволюційного пошуку. Для проведення експериментів розроблено гнучкий об'єктно-орієнтований програмний комплекс, що реалізує 14 схем відбору (пропорційні, рангові, турнірні) та забезпечує високу точність обрахунку аналітичних метрик. На основі статистичного аналізу масових серій обчислювальних експериментів доведено практичну схожість теоретично еквівалентних конфігурацій відбору. Встановлено, що стохастичний шум загалом дестабілізує процес оптимізації в малих популяціях, проте зі збільшенням їхнього розміру динаміка алгоритмів із різним рівнем шуму (але однаковим тиском) поступово зближується та вирівнюється. Виявлено виняток: на ландшафтах з екстремально ізольованими екстремумами за умови використання стандартного двійкового коду високий стохастичний шум здатний виконувати роль компенсаторної псевдо-мутації для подолання обривів Геммінга. Експериментально підтверджено критичну роль двійкового коду Грея у стабілізації пошуку, що дозволяє безпечно застосовувати схеми з агресивним селективним тиском на складних мультимодальних ландшафтах без ризику передчасної стагнації.

Browse

Browsing F3 Комп'ютерні науки by Title

Results Per Page

Sort Options