(untitled) (Computer systems and information technologies, 2024)
Робота присвячена розв’язанню задачі автоматизації класифікації монет античного світу. Мета роботи – створення моделі нейронної мережі та системи для класифікації античних монет. Об’єкт дослідження – фотографії монет античних міст полісів північного Причорномор’я. Предмет дослідження – процес класифікації монет. Запропоновано архітектуру системи, архітектуру нейронної мережі та створено додаток для класифікації античних монет. Продемонстровано результати роботи системи та оцінено якість навчання мереж. Для навчання моделей використовувалися створені власноруч вибірки даних, які складаються з наборів кольорових зображень монет (роздільною здатністю 200 на 200) декількох типів та зображень монет, які відіграють роль усіх інших монет і повинні класифікуватися як не належні до заданого класу. Було також виявлено залежність між відношенням монет класу до інших монет. Для вибірки аверс 783-7831 точність 100% за десять епох вдалося досягти коли відношення між вибірками було 1:1, при відношенні 1:4 та 1:7 для досягнення точності 100% знадобилося навчання протягом 30 епох. Для реалізації Web системи було використано наступні технології: фреймворк для Python – Django для написання серверної частини; мова програмування JavaScript для написання користувальної частини системи; бібліотека jQuery для поліпшення взаємодії користувальної частини з користувачем. Для взаємодії між користувацькою та серверною частиною додатків використовувалася технологія AJAX запитів, яка дозволяє непомітно для користувача та не перезавантажуючи сторінку передати дані до серверної частини. Як основна база даних додатку використовувалася sqlite3.