Кафедра інформатики
Permanent URI for this community
Browse
Browsing Кафедра інформатики by Title
Now showing 1 - 20 of 132
Results Per Page
Sort Options
Item Analysis of Curriculum Learning methods in Reinforcement Learning(2024) Orel, Danyil; Glybovets, MykolaThe aim of this work is to provide a comprehensive comparison of CL methods in RL across various scenarios and benchmark environments.Item Continual Learning Method for image classification in computer vision(2024) Kreshchenko, Taras; Yushchenko, YuriiThe 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.Item Emitter Position Estimation Using Time Difference of Arrival(2022) Musiiaka, O.; Hlybovets, AndriiAs a result of this work, the estimator convergence speed was improved by using a local linear transform. This new approach can be considered an adaptation of the Newton-Raphson algorithm with the Hessian matrix replaced with a statistically approximated value that guarantees the algorithm convergence and reduces the amount of computation. Performance testing of the optimization algorithms has shown that the proposed algorithm outperforms the steepest gradient descent 28.2 times and “momentum” modification 7.8 times on the CPU implementation.Item Euclidean Algorithm for Sound Generation(2021) Laiko, Artem; Horokhovskyi, SemenThis 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.Item Evolutionary art generation using genetic algorithms(2021) Moroz, Andrii; Horokhovskyi, SemenThis 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.Item Investigation of the relationship between software metrics measurements and its maintainability degree(2020) Shapoval, Oleksandr; Hlybovets, AndriiThe 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.Item Language model optimization using pruning, distillation and quantization techniques for NLP tasks(2024) Petrenko, Mykhailo; Marchenko, OleksandrThe 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.Item Modeling Distributed Generalized Suffix Trees For Quick Data Access(2022) Діденко, Віра; Глибовець, АндрійThe 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.Item Organization and control of continuous code delivery(2020) Ivanov, Oleksii; Glybovets, AndriiIn 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.Item Principles of system organization and practical use cases of nanoservice architecture(2024) Barsuk, Oleksandr; Glybovets, AndriіThis paper explores the theoretical foundations and practical implementations of nanoservice architecture. It defines software architecture, differentiates nanoservice architecture from other architectural styles, and examines its correlation with the serverless approach. The study addresses the benefits, challenges, and communication patterns of nanoservice architecture, including issues like the double-spending problem and interservice communication. Practical use cases are analyzed to highlight scenarios where nanoservice architecture excels. The paper concludes with an implementation of an air monitoring system using nanoservices, demonstrating the architecture's real-world application.Item Scaling SignalR WebSocket Real-Time Applications(2021) Діденко, Віра; Глибовець, АндрійReal-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.Item Ροзροбка системи захисту інфορмації для пеρедачі пο меρежі(2021) Ханін, Максим; Ткаченкο, ОлексійМета ροбοти – пοкρащення властивοстей безпеки OAuth 2.0 за ρахунοк дοдання електροннο цифροвοгο підпису та пοдальшοгο кοдування.Item Автентифікація користувачів у веб-застосунках за активністю вказівного пристрою(2021) Каруна, Даниїл; Ковалюк, ТетянаРобота складається с трьох розділів. В першому розділі розглянуто методи та алгоритми отримання даних, а також процес створення та навчання моделі. В другому розділі описаний процес дослідження та результати. У третьому розділі проведено оцінку результатів та ефективності, розглянуто подальші можливості застосування методу.Item Автоматична корекція індивідуальної стратегії в алготрейдингу(2021) Нагнибіда, Андрій; Невмержицький, ЄвгенУ 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.Item Автоматичне розпізнавання хвороб сільськогосподарських рослин(2021) Кундік, Кирило; Афонін, АндрійМета: Створити модель нейронної мережі для визначення хвороб рослин за зображеннями їхніх листків, що спростить пошук та визначення лікування, профілактики хвороб таких рослин.Item Агентно-базований підхід до моделювання колективної діяльності(2022) Радзієвська, Олександра; Гороховський, СеменДана 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.Item Агентно-базований підхід до моделювання колективної роботи(2021) Радзієвська, Олександра; Гороховський, СеменУ 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.Item Алгоритм зведення симетричної матриці до тридіагональної із застосуванням QR та QP розкладів(2024) Першута, Павло; Малашонок, ГеннадійМетою дослідження є оптимізація запропонованого алгоритму використанням методу Штрассена для множення матриць та його застосування для зведення симетричної матриці до тридіагональної.Item Алгоритм множення розріджених матриць на графічному процесорі(2022) Сичов, В.; Малашонок, ГеннадійУ 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 матриціItem Алгоритм обчислення тридіагональної матриці ортогональним розкладанням на графічному процесорі(2021) Сухарський, Сергій; Малашонок, ГеннадійУ 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.