Питулько Данііл Вадимович2025-10-272025-10-272024Питулько Д. В. (2024) Розробка нейронної мережі на основі Keras з декількома виходами для розпізнавання образів. 122 «Комп’ютерні науки» Державний торговельно економічний університет.Репозитарій Державного торговельно-економічного університету.https://ur.knute.edu.ua/handle/123456789/12109ВИПУСКНА КВАЛІФІКАЦІЙНА РОБОТАУ даній випускній кваліфікаційній роботі проведено дослідження можливостей нейронних мереж для аналізу зображень. Основною метою роботи є розробка та впровадження нейронної мережі на основі Keras з декількома виходами для розпізнавання образів. Особливістю даної моделі є здатність одночасно класифікувати зображення за кількома ознаками, такими як категорія об'єкта та його колір, що є особливо корисним для модних додатків та рекомендаційних систем. Робота включає теоретичний аналіз моделей глибокого навчання та нейронних мереж, зокрема багатошарових, згорткових та рекурентних нейронних мереж. Окрім теоретичного дослідження, здійснено практичну реалізацію моделі з використанням методів попередньої обробки даних, таких як зміна розміру, нормалізація. Розроблена нейронна мережа була навчена та оцінена на реальних даних, що дозволило визначити її точність та ефективність. Ключові слова: нейронні мережі, глибоке навчання, Keras, класифікація зображень, багатошаровий персептрон, згорткова нейронна мережа, рекурентна нейронна мережа, обробка зображень.ukAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalBachelor Thesis