Шпуляр, Євгенія Миколаївна2024-05-172024-05-172024Шпуляр Є. М. Метод створення SVM-класифікатора для аналізу даних на базі FPGA : кваліфікаційна робота магістра : 123 Комп’ютерна інженерія / Є. М. Шпуляр ; Хмельниц. нац. ун-т. – Хмельницький, 2024. – 125 с.https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/15977Досліджено можливості використання FPGA для аналізу даних. Проаналізовано різні класифікатори машинного навчання, їх переваги та недоліки. Досліджено та проаналізовано важливі аспекти оптимальної гіперплощини, досліджено методи нелінійної оптимізації, досліджено опуклу оптимізацію як ключовий компонент методу опорних векторів. Досліджено та проаналізовано основи створення SVM-класифікатора для аналізу даних на базі FPGA. Створено вбудований апаратний дизайн з урахуванням специфіки завдань аналізу даних, що дозволило створити ефективний інструмент для реалізації SVM-класифікатора на основі опуклої оптимізації на FPGA. В результаті проведеного експериментального дослідження було виявлено, що запропонований вбудований апаратний прискорювач для SVM методу на основі опуклої оптимізації.uk123 Комп’ютерна інженеріяfpgaопукла оптимізаціяsvm-класифікаторметоди аналізу данихМагістерські роботи