Розроблення моделі діагностики хвороб картоплі на основі згорткових нейромереж
| dc.contributor.author | Улян Тарас Іванович | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-06T13:23:14Z | |
| dc.date.available | 2026-02-06T13:23:14Z | |
| dc.date.issued | 2025-06-26 | |
| dc.description.abstract | Дипломна робота містить 68 сторінок пояснювальної записки, 15 рисунків, 2 таблиці, 12 джерел, 2 додатки. У дипломній роботі проведено дослідження сучасних методів виявлення захворювань картоплі за допомогою алгоритмів глибокого навчання. Розроблено програмне забезпечення для інформаційної системи, що використовує згорткові нейронні мережі для аналізу зображень листя картоплі. У результаті реалізовано математичну модель, яка дозволяє точно класифікувати захворювання та оцінювати ймовірність їх наявності. Використано мову програмування Python та бібліотеки, такі як TensorFlow та Keras для обробки даних та навчання моделі. Проведено тестування створеної системи, що підтвердило її ефективність та точність у розпізнаванні захворювань. | |
| dc.identifier.uri | http://194.44.236.27/handle/123456789/1467 | |
| dc.language.iso | other | |
| dc.publisher | НЛТУ України | |
| dc.subject | нейронні мережі | |
| dc.subject | класифікація та прогнозування захворювань рослин | |
| dc.subject | Python | |
| dc.subject | Google Colab | |
| dc.subject | Pandas | |
| dc.subject | TensorFlow | |
| dc.subject | Keras | |
| dc.title | Розроблення моделі діагностики хвороб картоплі на основі згорткових нейромереж | |
| dc.type | Thesis |