F3 Комп'ютерні науки
Permanent URI for this collection
Browse
Recent Submissions
Item Створення гібридної NLP-системи морфемного аналізу українськомовних слів(2026) Кирилін, Єгор ; Смиш, ОлегКваліфікаційну роботу присвячено розробленню гібридної NLP-системи морфемного аналізу українськомовних слів. Досліджено специфіку морфемної будови синтетичних флективних мов та проаналізовано обмеження наявних підходів: морфосинтаксичних аналізаторів, лексикографічних баз даних і великих мовних моделей у контексті завдання морфемної сегментації. Сформовано навчальний корпус з пар "словоформа–BIO-розмітка" на основі «Словника афіксальних морфем» та ВЕСУМ. Навчено та порівняно три архітектурні підходи: базовий класифікатор на основі випадкового лісу (44,70 % точності повного розбору слова), ансамбль спеціалізованих трансформерних моделей за частинами мови з маршрутизацією через UDPipe (69,96 %) та єдину універсальну трансформерну модель (81,04 %). На основі порівняльного аналізу спроєктовано пʼятирівневий гібридний каскадний конвеєр, що поєднує пошук за словником, нейромережеву класифікацію, перевірку структурної цілісності, верифікацію афіксів і комбінаторний генератор. Загальна точність гібридної системи на тестовій вибірці становить 94 %, що перевищує результати великих мовних моделей. Розроблено вебзастосунок із діагностичними візуалізаціями процесу аналізу.Item Використання методів навчання з підкріпленням для балансування інвестиційних портфелів(2026) Руденко, Владислав ; Олецький, ОлексійМагістерську роботу присвячено порівнянню методів глибинного навчання з підкріпленням і статичних політик для ребалансування криптовалютного портфеля. Задачу формалізовано як Марковський процес прийняття рішень із дотриманням принципу часової причинності, з урахуванням трансакційних витрат і проковзування. Наукова новизна полягає у застосуванні інформаційно керованих барів М. Лопеса де Прадо [1] як простору спостережень агента на додачу до традиційних часових барів. Експерименти виконуються на даних Binance Spot [2] за 2017–2026 рр. в єдиному середовищі історичного тестування. Об’єкт дослідження: процес ребалансування інвестиційного портфеля на криптовалютному ринку. Предмет дослідження: ефективність RL-агентів і статичних політик у різних просторах спостережень. Мета дослідження: порівняти RL-агентів зі статичними політиками та перевірити, чи покращують інформаційно керовані бари якість ребалансування порівняно з часовими барамиItem Створення ML системи генерування стилізованих описів до зображень у Swift Package Manager(2026) Сидорова, Єлізавєта ; Смиш, ОлегПроблема автоматичного генерування стилізованих підписів до зображень залишається актуальною через питання стилістичної, контекстної й семантичної гнучкості, оскільки важливо відокремити змістову та жанрову компоненти для узагальненого застосування стилів через інструменти памʼяті. Важливою тенденцією розробляння є придатний і відкритий фреймворк через питання інтеграції комплексів у мобільне середовище та дочірні обмеження через обчислювальні затрати пристроїв. Актуальність дослідження зумовлена стрімким розвитком соціальних мереж, цифрового контенту та потребою в автоматизації створення текстових описів для фотографій, що здатні адаптуватися до різних стилів подання інформації. Кваліфікаційну працю присвячено дослідженню завдання автоматизованого генерування та стилізації текстових підписів до зображень із застосуванням сучасних методів компʼютерного зору та оброблення природної мови. Уперше реалізовано інтегровану систему автоматичного генерування стилізованих текстових підписів до зображень, яка поєднує мультимодальну трансформерну модель створення описів із послідовною структурою стилізації тексту, розроблення комбінованої збірки синтетичних знань й інтегрування програмної архітектури з підтриманням API та SPM-модуля. У тексті кваліфікаційного дослідження описано реалізацію комплексного інструмента з користувацьким інтерфейсом, який дає змогу отримувати стилізовані підписи до вхідних фото за застосування SPM та розробленого конвеєра. Окрім цього, розглянуто докладну реалізацію мультимодальної програми автоматичного генерування підписів до зображень на підставі попередньо навченої трансформерної архітектури BLIP. Додатково для завдання стилізації тексту застосовано модель T5 типу "послідовність‐у‐послідовність". Для навчання програмної структури стилізації сформовано власний синтетичний набір даних, що докладно описано під час дослідження. Так само реалізовано API підтримку для доступу до серверної підтримки конвеєра та Swift Package для інтеграції в iOS-проєкти. Проведено та описано докладний огляд сучасних підходів до завдання створення підписів до зображень та стилізації, обґрунтовано вибір архітектур програмних засобів, сформовано власний набір жанрових підписів, реалізовано програмний концепт та виконано його експериментальне дослідження. Наголошено на значущості створення інструментарію для автоматизованого одержання стилізованих підписів до фото. Під час експериментальних досліджень проведено тестування комплексів із послугуванням метрик, які підтвердили здатність інструменту формувати семантично коректні, синтаксично узгоджені та стилістично адаптовані текстові підписи. Практичне значення роботи полягає в створенні готового програмного рішення, що охоплює серверну архітектуру для оброблення запитів, API для взаємодії з клієнтськими застосунками та Swift Package модуля для інтеграції реалізації в мобільні застосунки на платформі iOS. Розроблена структура впроваджується в галузі соціальних мережах, повʼязаних із генеруванням текстового супроводу до зображень. Далі описано структуру кваліфікаційної роботи. У розділі 1 проведено експертизу релевантних інструментів, методів й архітектур, що охоплює поточний стан реалізованих відкритих рішень, які наявні до моменту написання кваліфікаційної праці. Огляд та висвітлення переваг дали змогу реалізувати створену комбіновану систему. У розділі 2 описано поступову реалізацію компонентів конвеєра, а саме модель завдання створення описів до фото, модель стилізації та поєднання їхнього виконання в один комбінований інструмент. Додатково описано створення власного набору синтетичних даних, налаштування ґостинг‐рішення та архітектуру Swift модуля. У розділі 3 описано результати проведених досліджень та протестовано створений механізм за обраними метриками. Додатково порівняно результати тренування підсистем на різних параметрах.Item Дослідження впливу метапрограмування на підвищення ефективності прикладних програм(2025) Огороднік, Данііл; Бублик, ВолодимирМета дослідження – оцінити вплив метапрограмування на підвищення ефективності прикладних програм шляхом аналізу його можливостей, розробки експериментальних моделей та порівняння їх з традиційними підходами до програмування.Item Створення дослідницького прототипу для аналізу можливостей Explainable AI(2025) Чалюк, Андрій; Олецький, ОлексійУ цій роботі оглянуто існуючі методи XAI. Проведено аналіз та оцінку цих методів на синтетичних та візуальних тестах. Розглянуто можливість їх використання для різного типу моделей. Проведено порівняння цих і методів за рядом критеріїв.