|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
Đề xuất mô hình học sâu giúp phát hiện bệnh trên cây lá lúa : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành: 8480201 / Nguyễn Hoài Minh, Võ Thị Hồng Thắm (hướng dẫn)
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
ix, 62 tr. : hình ảnh, biểu đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.2
Đề tài triển khai xây dựng các mô hình phát hiện bệnh trên lá cây lúa bằng các phương pháp xử lý ảnh. Từ đó, tiến hành phân tích đánh giá và so sánh hiệu suất của các mô hình. Trình bày cơ sở lý thuyết về phân lớp dữ liệu ảnh, lý thuyết mô hình CNN Convolutional Neural Networks, các mô hình pre-trained VGG-16, VGG-19 và các độ đo (Accuracy, F1-score, Recall, Precision). Ứng dụng các mô hình CNN, VGG-16 và VGG-19 để thực hiện phân lớp 3 loại bệnh trên lá cây lúa. Thực hiện phương pháp tăng cường dữ liệu ảnh, tiến hành áp dụng các phương pháp tiền xử lý ảnh. Xây dựng và huấn luyện các mô hình trên tập huấn luyện và đánh giá mô hình trên tập kiểm tra. Sử dụng các phương pháp đánh giá mô hình như Accuracy, F1-score, RecallPrecision để so sánh hiệu suất giữa các mô hình khác nhau. Phân tích kết quả dự đoán của từng mô hình, xây dựng ứng dụng dự đoán trên Web giúp phân tích bệnh trên lá cây lúa thông qua hình ảnh. Từ đó, đề xuất các hướng phát triển của mô hình trong tương lai.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
2
|
Dự đoán giá cổ phiếu Công ty ORACLE sử dụng mô hình học sâu : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành:8480201 / Nguyễn Quang Thịnh, Hà Minh Tân (hướng dẫn)
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
ix, 67 tr. : hình ảnh ; 67 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 006.3
Thu thập và tìm hiểu về các lý thuyết, các nghiên cứu liên quan đến bài toán dự đoán giá cổ phiếu.Thu thập và tiền xử lý dữ liệu lịch sử về giá cổ phiếu công ty Oracle. Tiến hành tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn các đặc trưng đầu vào cho mô hình dự đoán. Sử dụng dữ liệu quá khứ để tiến hành dự đoán giá đóng cửa -Closing price của cổ phiếu công ty Oracle. Xây dựng và thực nghiệm các mô hình học sâu như LSTM, Bi LSTM; CNN-LSTM, CNN-Bi LSTM, CNN-LSTM-Attention; học sâu song song như mô hình song song LSTM-Attention, mô hình songsong Bi LSTM-Attention, mô hình song song CNN-LSTM-Attention cho bài toán dự đoán giá cổ phiếu công ty Oracle với mục tiêu đạt độ chính xác cao và cải thiện độ chính xác qua từng mô hình.Đánh giá bằng các chỉ số đánh giá và so sánh các mô hình học sâu vớinhau nhằm tìm ra mô hình tốt nhất, với mục tiêu khi sử dụng thêm một kỹ thuật mới vào mô hình sẽ cải thiện được kết quả của mô hình.Tối ưu hóa mô hình với các kỹ thuật tinh chỉnh siêu tham số như GridSearch, kỹ thuật Dropout, để cải thiện độ chính xác cho mô hình.So sánh kết quả của đề tài đang nghiên cứu với các nghiên cứu trước đây nhằm đánh giá hiệu quả của các mô hình đang nghiên cứu. Phân tích các kết quả đạt được và đề xuất các hướng phát triển tiếp theo.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
3
|
|
|
4
|
|
|
|
|
|