Academic literature on the topic 'Розпізнавання поведінки'

У статті показано, що конфліктологічна компетентність фахівця медичної галузі є особливим видом компетентності, яка забезпечує розпізнавання, ефективну поведінку і оптимальне розвʼязання професійних конфліктів в медичній сфері. Конфліктологічна компетентність фахівця медичної галузі істотно відрізняється від конфліктної компетентності, сформованої на основі загального досвіду соціального життя. Конфліктологічна компетентність фахівця медичної галузі характеризується освоєнням і доступністю просоціальних стратегій поведінки, які спрямовані на оптимальне розвʼязання професійного конфлікту. Конфліктологічна компетентність фахівця медичної галузі є складним психічним утворенням, яке включає риси особистості, процеси метакогнітівного контролю, регулювання та моніторингу когнітивної діяльності, а також рефлексію, спрямовану на надситуативний аналіз проблемних ситуацій професійної діяльності і довільну саморегуляцію психоемоційного стану. Ці компоненти разом забезпечують вибір і реалізацію у поведінці оптимальних для досягнення цілей професійної діяльності копінг-стратегій і типів реагування у конфлікті. Конфліктологічна компетентність фахівця медичної галузі успішно формується в процесі практико-орієнтованого активного соціально-психологічного навчання і складається з сукупності навчально-тренінгових заходів, змістовна сторона яких відображає професійну медичну діяльність. Ключові слова: конфлікт, конфліктна компетентність, фахівці медичної галузі.

Розвиток систем штучного інтелекту нерозривно пов’язаний з розвитком інформатики як науки, адже саме завдяки використанню систем управління із зворотним зв’язком при моделюванні мислення людини і виникла кібернетика.Обробка природної мови – загальний напрямок штучного інтелекту та лінгвістики, що вивчає проблеми комп’ютерного аналізу та синтезу природної мови. В області штучного інтелекту аналіз означає розуміння мови, а синтез – генерацію грамотного тексту. Рішення цих проблем буде означати створення набагато зручнішої форми взаємодії комп’ютера і людини. Розуміння природної мови інколи вважають AI-повною задачею, оскільки розпізнавання живої мови потребує величезних знань системи про навколишній світ і можливість із ним взаємодіяти. Саме визначення змісту слова “розуміти” – одне з головних завдань штучного інтелекту.Програми, здатні розуміти окремі висловлення користувача, утворюють клас програм із природно-мовним інтерфейсом.Віртуальний співрозмовник (англ. Chatterbot) – це комп’ютерна програма, створена для імітації мовленнєвої поведінки людини при спілкуванні з одним або декількома користувачами. По відношенню до віртуальних співрозмовників вживається також назва програма-співрозмовник. Одним з перших віртуальних співрозмовників була програма Еліза, створена у 1966 р. Джозефом Вейзенбаумом, яка пародіювала мовленнєву поведінку психотерапевта, реалізуючи техніку активного слухання, перепитуючи користувача та використовуючи фрази типа «Будь ласка, продовжуйте». Передбачалося, що ідеальна програма-співрозмовник повинна пройти тест Тюрінга. Щороку проводяться конкурси програми-співрозмовників (здебільшого англомовних). Один з найвідоміших – конкурс Лебнера.Створення віртуальних співрозмовників граничить з проблемою загального штучного інтелекту, тобто єдиної системи (програми, машини), що моделює інтелектуальну діяльність людини.Основна мета дослiдження полягала в розробці програми, що моделює мовленнєву поведінку людини.Нами було розроблено алгоритм побудови віртуального співрозмовника на основі стандарту мови AIML як найзручнішого засобу створення програм-співрозмовників. Основні структурні одиниці даного стандарту – категорія, зразок, шаблон.Особливості баз знань програм-співрозмовників:1. Реакція на ключові слова. Даний метод був використаний у Елізі. Наприклад, якщо фраза користувача містила слова «батько», «мати», «син» та інші, Еліза могла відповісти: «Розповіси більше про свою родину?».2. Збіг фрази – подібність фрази користувача до вже наявних у базі знань. Може враховуватися також порядок слів.3. Збіг контексту. Часто в посібниках до програм-співрозмовників просять не використовувати фрази, насичені займенниками, типу: «А що це таке?» Для коректної відповіді деякі програми можуть проаналізувати попередні фрази користувача і вибрати придатна відповідь.На основі існуючого програмного забезпечення було створено російськомовний віртуальний співрозмовник, база знань якого має стандарт AIML.Результати дослідження можуть бути застосовані при побудові автоматизованих діалогових систем-консультантів в розподілених мережах.Подальший розвиток даної роботи може бути у напрямку дослідження проблеми наповнюваності баз знань віртуальних співрозмовників та генерації осмислених текстів для побудови ефективної інтелектуальної системи.

Предметом вивчення в статті є процеси розповсюдження інформації та інформаційних впливів у віртуальних соціальних мережах. Метою є дослідження існуючих моделей розповсюдження інформації та інформаційних впливів у віртуальних соціальних мережах, порівняння окремих моделей, виявлення характеристик та специфічних ознак, що не враховуються в існуючих моделях. Завдання: дослідити види існуючих, раніше запропонованих, моделей для моделювання інформаційних процесів в соціальних мережах, провести порівняльний аналіз для виявлення характеристик та проявів, що не враховуються в запропонованих моделях, і в той же час можуть мати суттєвий вплив на досліджувані процеси. Використаними методами є: аналіз та синтез, емпіричні методи порівняння. Отримано наступні результати: порівняння розглянутих моделей виявляє, що більшість з них не враховують індивідуальних характеристик вузла. Класичні моделі орієнтовані на дослідження певних підгруп вузлів мережі та динаміку зміни даних підгруп, при цьому всі вузли мають однакові характеристики. Практика дослідження ситуацій в реальних умовах показує суттєвість значення та впливу на процес особистих характеристик учасників процесу інформаційного обміну. В тому числі існуючі моделі не враховують і поведінки чи стратегій, що обираються окремими вузлами в ході реалізації процесів інформаційного впливу. Висновки. Щоб узагальнити поведінку конкретних учасників мережі на всю мережу, необхідно створення єдиної теорії соціальних мереж, в рамках якої можна було б вивчати методи виявлення і опису характеристик мереж, закономірності поширення цих характеристик, створення методів, що дозволяють за структурою соціальної мережі та іншими характеристиками визначати причини взаємодій учасників. Наявність великої кількості запропонованих моделей потребує комплексного підходу до порівняння та оцінки моделей. Інформаційні впливи ботів та автоматизований підхід до процесу розповсюдження інформації втрачають свою актуальність за рахунок наявності розроблених методів для розпізнавання та нейтралізації таких впливів. В ході «живого спілкування» та інформаційних процесів між людьми – вузлами мережі вирішальне значення мають характеристики окремо взятого вузла та обрана ним поведінкова стратегія для досягнення поставленої мети. Як показує проведене дослідження – більшість існуючих моделей дані аспекти не враховує.

У науковій статті визначено критерії класифікації суб'єктивних публічних прав приватної особи. Розглянуто, що здійснення класифікації суб'єктивних публічних прав обґрунтовує їхнє розуміння як розгалуженої системи, що об'єднує досить різні за змістом, сферою використання, нормативно-правовою базою публічно-правові феномени. Наголошено, що метод класифікації виступає одним із найважніших методів наукового пізнання, осмислення та описання закономірностей навколишнього середовища, а також формою пізнання, базою емпіричного знання, засобом впорядкування знань. Досліджено, що метод класифікації в науці використовується з метою систематизації та організації знань, репрезентації знань у надійному й зручному для огляду, розпізнавання та зіставлення вигляді, відбиття або встановлення порядку речей; представлення знань; використання знань; опосередкованого надання знань. З'ясовано, що побудова внутрішньої ієрархії цієї системи ґрунтується на розподілі суб'єктивних публічних прав на права, пов'язані з участю в публічному управлінні (умовно «публічно-управлінські права»); права, пов'язані з реалізацією законних інтересів у соціальній, культурній, економічній, екологічній тощо сферах («соціокультурні права»); права, пов'язані із захистом і відновленням порушених органами публічної влади прав («захисні права»). Обґрунтовано, що в межах системи суб'єктивних публічних прав виділяються такі групи прав, як публічно-управлінські й соціо-культурні, що можуть розгалужуватися. За правочинним суб'єктом виділено загальні, спеціальні й індивідуальні суб'єктивні публічні права; за ступенем можливості реалізації права - абсолютні й відносні; за галузевою належністю нормативної бази - адміністративні й змішані тощо; за змістом можливої дозволеної правом поведінки -права-дії та права-вимоги.

У викладі цієї публікації проведено аналіз теоретичного та практичного аспектів явища булінгу, у ході якого встановлено наявність похідних одиниць вказаного виду насильства, ними є: кібербулінг і мо-бінг, що також підпорядковують перелік цькувань, взаємопов'язаних із середовищем їх виникнення. Наведено короткий виклад особливостей залежно від кожного із досліджуваних видів переслідування. Проаналізовано чинне законодавство України щодо протидії постановленій проблемі та відповідальності за вчинене порушення, що містяться у положеннях законів, які регулюють освітнє середовище, зокрема відносини між його учасниками й адміністративну складову частину, щодо якої злочин визнається скоєним і підлягає відповідальності. Звернено увагу на наявність механізмів протидії булінгу та наголошено на необхідності адміністративного регулювання насильства у дорослих колективах (студентському та трудовому середовищі) та мережі Інтернет, у зв'язку із чим запропоновано відповідні зміни. Охарактеризовано ключові механізми виявлення та запобігання різноманітним формам переслідування з урахуванням практики країн Європи. Доведено необхідність відокремлення дефініцій «мобінг» і «кібербулінг» як самостійних злочинів із зазначення суб'єктного складу, визначенням об'єкта зазіхань, притаманних цим правопорушенням характеристик, маркерів розпізнавання та затвердження заходів реагування з урахуванням специфіки середовища виникнення агресивної поведінки. Встановлено чіткий зв'язок між адміністративною відповідальністю за вчинення булінгу, мобінгу або кібербулінгу й ефективністю заходів адміністративного примусу як превентивного заходу та інструменту виховання у правопорушника стійкого усвідомлення небезпеки та карності скоєних ним діянь; а також таких, які вказівкою закону запобігають повторним порушенням і створюють умови для недосягнення злочинцем критичних наслідків, які спричиняють фатальні втрати.

Нині накопичений значний об'єм результатів експериментальних досліджень структурних змін в різноманітних дисперсіях, що служать основою для отримання більшості будівельних матеріалів. Аналіз зібраної інформації показав, що існує ціла категорія стрибкоподібних явищ, наочною ілюстрацією яких служать N- та S-перегини на кінетичних, реологічних і інших графічних залежностях. Слід підкреслити, що вид таких нетривіальних графіків подібний до геометрії стандартних кривих стаціонарних станів. Ця подібність і зумовлює можливість залучення топологічних моделей типу «складка» і «зборка» для вивчення різних аномальних ефектів. Необхідно також відмітити, що окрім N- та S-залежностей існує ряд інших ознак («прапорів»), що вказують на застосовність методів теорії катастроф до дослідження тих або інших процесів, за яких ініціюється виникнення розривів в розвитку системи. Розпізнавання відмічених вище особливостей дозволяє встановити наявність і тип катастрофи, стандартизована структура якої полегшує виявлення чіткихзакономірностей і тим самим визначає напрями оптимізації різних ситуацій як дослідницького, так і прикладного характеру. У цій роботі показано, що експериментальні факти і закономірності достовірно тлумачаться в рамках запропонованої концепції. Розглянуті процеси структуроутворення дисперсних систем, що твердіють, з позицій синергетики та теорії катастроф. Запропоновано для виявлення загальних закономірностей поведінки подібних систем використовувати топологічний підхід, що базується на можливостімоделювання переходу плавних кількісних змін у радикальні якісні. На основі аналізу результатів досліджень, що наведені у літературі, виділена група кривих кінетики структуроутворення, екстремальна форма яких подібна геометрії простішої катастрофи «складка». Побудовані та проаналізовані просторові моделі, що описують кінетику твердіння дисперсій. Показано, що погодження між експериментальними та модельними кінетичними кривими виражається не тільки у зовнішній збіжності характеру залежностей, але і в їх логічному узагальненні.

У статті крізь призму літературознавства проаналізовано репортажі Еви Вінницької «Angole», опубліковані 2014 р. Основну увагу при- ділено проблемі інтеграції польських емігрантів у Великій Британії. Також у статті частково заторкнуто проблему пошуку емігрантської ідентичності, з якою змушене зіткнутися покоління емігрантів, котре виїхало з Польщі після вступу держави до Європейського Союзу. Авторка у репортажах робить спробу представити емігранта як чужого, нетутешнього, який прагне увірватися у незнайомий, чужий йому світ. У статті видається доцільним проаналізувати проблеми, з якими стикається емігрант, задля швидкої адап- тації та інтеграції в країні поселення. У дослідженні розглянуто теоретичні аспекти поняття «інтеграція», тематичні межі міграційної літератури, на основі літературознавчого аналізу описано процеси інтеграції молодих поль- ських емігрантів у Великобританії, що, безумовно, впливає на формування почуття національної ідентичності. На основі інтерв’ю Ева Вінницька описує різні історії польських емігрантів, які проживають у Великобританії. Після виїзду за кордон усі герої змушені змінювати свою професію, спосіб мислення, спосіб життя, стиль поведінки, а отже, трансформувати власну ідентич- ність. Оповідачі в аналізованих репортажах – пригноблені емігранти, котрі за основну ціль життя вибирають завоювання нової країни задля того, щоб стати «колонізатором» Західної Європи. Доведено також, що почуття іден- тичності у емігрантів тісно пов’язане з процесами інтеграції та адаптації, котрі мають за підґрунтя щоденний вибір шляхів розпізнавання важливих для емігранта цінностей. Шукати, приховувати, трансформувати, пристосову- ватися, тобто створювати концепцію нового життя – це складники побу- дови нової, іншої ідентичності емігранта. Нова соціальна роль (яка може бути вимушеною, необхідною чи добровільно здійсненою) поступово веде емігранта до переорієнтації способу життя, до омріяного відчуття – бути своїм серед чужих.

The aim of the study is to determine the psychological mechanisms of the connection between emotional and volitional self-regulation and role competence of students.Methods. Analysis of average data and correlation (by Spearman’s rank correlation method) between scales of 5 methods of research: 1) study of features and levels of development of role competence of students was carried out with use of “Questionnaire of role competence” by P. Gornostay; 2) to clarify the features of emotional-volitional regulation of role behavior, the level of emotional intelligence and its parameters such as: awareness of emotions, the ability to recognize emotions, self-motivation, empathy and emotion control were used: “Methods of diagnosing emotional intelligence” N. Hall, adapted by E. Ilyin and test-questionnaire “Study of volitional self-regulation” (A. Zverkov and E. Eidman); 3) “Methods of diagnosing the level of reflexivity” by A. Karpov was used by us to determine the level of development of the mechanism of reflection.Results. The study found that students in higher education have developed role competence at the secondary level. They have a low level of development of the integrative indicator of emotional intelligence; low level of development of ability to control one’s emotions and self-motivation, average level of development of emotional awareness and empathy, ability to recognize emotions of other people. The average general level of volitional regulation and such volitional qualities as persistence and self-control were revealed; medium and high levels of development of reflection.It is determined that the higher the level of emotional and volitional self-regulation, the higher the level of role competence. It is established that the positive factors in the formation of role competence of students of psychological and pedagogical specialties are: emotional intelligence (emotional awareness, self-motivation, emotional identification, empathy) and reflection.Conclusions. The results of the research determine the goals and objectives aimed at developing emotional and volitional components of the structure of role competence of students, which will consist in the formation of emotional and volitional characteristics connect with role competence (ability to emotional and volitional regulation, empathy, reflectivity, volitional qualities).Key words: role competence, psychological mechanisms, emotional-volitional self-regulation, empathy, reflection, student. Мета статті полягає у вивченні психологічних механізмів взаємозв’язку емоційно-вольової саморе-гуляції та рольової компетентності студентів.Методи. Аналіз середніх даних і кореляція (методом рангової кореляції Спірмена) між шкалами 5 методик дослідження: 1) вивчення особливостей і рівнів розвитку рольової компетентності студентів здійснювалося із використанням «Опитувальника рольової компетентності» П. Горностая; 2) задля з’ясування особливостей емоційно-вольової регуляції рольової поведінки, рівня емоційного інтелекту та таких його параметрів, як обізнаність в емоціях, здатність до розпізнавання емоцій, самомотивація, емпатія й управління емоціями були застосовані: «Методика діагностики емоційного інтелекту» Н. Холла в адаптації Є. Ільїна та тест-опитувальник «Дослідження вольової саморегуляції» (А. Звєрькова та Є. Ейдмана); 3) «Методика діагностики рефлексивності» А. Карпова була використана нами з метою визначення рівня розвитку механізму рефлексії.Результати. З’ясовано, що у студентів закладу вищої освіти рольова компетентність розвинена на середньому рівні; вони мають низький рівень розвитку інтегративного показника емоційного інтелекту; низький рівень розвитку здатності до управління своїми емоціями та самомотивації, середній рівень розвитку емоційної обізнаності й емпатії, здатності до розпізнавання емоцій інших людей. Було виявлено середній загальний рівень вольової регуляції та таких вольових якостей, як наполегливість і самовладання; середній і високий рівні розвитку рефлексії.Визначено, що чим вищий рівень емоційно-вольової саморегуляції, тим вищий рівень рольової ком-петентності. Встановлено, що позитивними чинниками формування рольової компетентності студентів психолого-педагогічних спеціальностей є: емоційний інтелект (емоційна обізнаність, самомотивація, емоційна ідентифікація, емпатія) та рефлексія.Висновки. Pезультати дослідження дозволяють визначити цілі та завдання, спрямовані на розвиток емоційно-вольових компонентів структури рольової компетентності студентів, які полягатимуть у формуванні емоційно-вольових характеристик, пов’язаних із рольовою компетентністю (здатності до емоційно-вольової регуляції, емпатії, рефлективності; вольових якостей та ін.), що дозволить сту-дентам розвинути власну рольову компетентність і здатність здійснювати емоційно-вольовий контроль і саморегуляцію власної поведінки та діяльності.Ключові слова: рольова компетентність, психологічні механізми, емоційно-вольова саморегуляція, емпатія, рефлексія, студент.

Стаття присвячена розгляду особливостей синтезу мовлення штучним інтелектом (ШІ) в аспекті лінгвальних відмінностей від природної генерації мовлення людиною. Вибір теми дослідження мотивовано розвитком комп’ютерних технологій і сучасної прикладної лінгвістики, які пов’язані з генерацією мовлення людини, а саме: обробці текстів природною мовою, ПМ (Natural Language Processing, NLP) і галузі робототехніки, яка є втіленим ШІ (embodied AI). Основна мета дослідження полягає у спробі встановлення формальних комунікативних відмінностей між генерацією машинного і природного мовлення на прикладі англомовного діалогу моделі людина-робот (Л-Р). Попри величезний теоретичний і практичний внесок лінгвістів і фахівців галузі комп’ютерних технологій щодо генерації машинної мови (Джозеф Вайценбаум, Роджер Шенк, Уїльям Аарон Вудс, Террі Виноград, Н. Хомський), багато аспектів залишаються не вирішеними. До них відносяться питання морфологічної омонімії (Morphological Disambiguation) англійської мови, обмеження граматики залежностей у розпізнаванні й синтезі складних синтаксичних структур (складносурядні та складнопідрядні речення), обмеження когнітивної системи сучасних роботів розпізнавати абстрактні поняття й категоризувати так звані «для цього випадку» (ad-hoc) поняття, що створює людина залежно від життєвої ситуації, розуміти метафоричні висловлювання як одне з найважливіших лінгвістичних явищ, що відображає наше мислення. У більш широкому сенсі головною проблемою залишається створення роботів, які здатні передбачувати соціальну поведінку людини, розуміти її фізичний та емоційний стан завдяки синхронній системі «людина-робот» (на противагу лише фізичній симуляції поведінки машинами). Наукова новизна статті полягає в з’ясуванні лінгво-гносеологічних відмінностей між природним і машинним мовленням. У результаті проведеної роботи конкретизовано поняття «штучний інтелект», розглянуто основні етапи синтезу машинного мовлення, відокремлені базові відмінності генерування штучного та природного англомовного діалогу.

Актуальність теми дослідження. На сучасному етапі розвитку інформаційних систем та технологій, які базуються на математичних моделях теорії штучного інтелекту (методах та схемах алгоритмічних дерев класифікації), виникає принципова проблема вузької спеціалізації наявних підходів та методів у соціально-економічних, екологічних та інших системах первинного аналізу та обробки великих масивів інформації. Задачі, які об’єднуються тематикою розпізнавання образів, дуже різноманітні та виникають у сучасному світі в усіх сферах економіки та соціального контенту діяльності людини, що приводить до необхідності побудови та дослідження математичних моделей відповідних систем. На сьогодні немає універсального підходу до їх розв’язання, запропоновано декілька досить загальних теорій та підходів, що дозволяють вирішувати багато типів (класів) задач, але їх прикладні застосування відрізняються досить великою чутливістю до специфіки самої задачі або предметної області застосування. Представлена робота присвячена проблемі моделей логічних та алгоритмічних дерев класифікації (схем ЛДК/АДК), пропонує оцінку складності структур алгоритмічних дерев (моделей дерев класифікації), які складаються з незалежних та автономних алгоритмів класифікації і будуть являти собою певною мірою новий алгоритм розпізнавання (зрозуміло, що синтезований із відомих схем, алгоритмів та методів). Постановка проблеми. Нині актуальні різні підходи до побудови систем розпізнавання у вигляді дерев класифікації (ЛДК/АДК), причому інтерес до методів розпізнавання, які використовують дерева класифікації, викликаний багатьма корисними властивостями, якими вони володіють. З одного боку, складність класу функцій розпізнавання у вигляді моделей дерев класифікації, при визначених умовах, не перевищують складності класу лінійних функцій роз-пізнавання (простішого з відомих). З іншого – функції розпізнавання у вигляді дерев класифікації дозволяють виділити в процесі класифікації як причинно-наслідкові зв’язки (та однозначно врахувати їх у подальшому), так і фактори випадковості або невизначеності, тобто врахувати одночасно і функціональні, і стохастичні відношення між властивостями та поведінкою всієї системи. При цьому відомо, що процес класифікації нових, таких, що досі не зустрічалися, об’єктів світу багатьох тварин і людей (за винятком об’єктів, інформація про які передається генетичним шляхом (наслідковим), а також в деяких інших випадках), відбувається за так званим логічним деревом рішень (у зв‘язку з нейромережевою концепцією). Зрозуміло, що доцільно не розробляти новий алгоритм, а запропонувати деяку концепцію раціонального використання вже накопиченого потенціалу алгоритмів та методів класифікації у вигляді моделей алгоритмічних дерев класифікації (структур АДК). Саме тому ця робота має намір хоча б частково подолати ці обмеження та присвячена оцінці складності процедури побудови моделей алгоритмічних (логічних) дерев класифікації в галузі задач розпізнавання. Аналіз останніх досліджень і публікацій. У дослідженні розглянуті останні наукові публікації у відкритому доступі, які присвячені загальній проблемі підходів, методів, алгоритмів та схем розпізнавання (моделей ЛДК/АДК) дискретних об’єктів (дискретних зображень) у задачах розпізнавання образів (теорії штучного інтелекту). Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Можливість простого та економного методу побудови моделі алгоритмічного дерева класифікації (або структур АДК/ЛДК) та оцінка складності такої процедури (моделі структури АДК/ЛДК) на основі початкових масивів дискретної інформації великого об’єму. Постановка завдання. Дослідження актуального питання складності загальної процедури побудови алгоритмічного дерева класифікації (моделі АДК) на основі концепції поетапної селекції наборів незалежних алгоритмів класифікації (можливих їх різнотипних множин та сполучень), яке для заданої початкової навчальної вибірки (масиву дискретної інформації) будує деревоподібну структуру (модель класифікації АДК), з набору алгоритмів оцінених на кожному кроці схеми побудови моделі за даною початковою вибіркою. Виклад основного матеріалу. Пропонується оцінка складності процедури побудови алгоритмічного дерева класифікації для довільного випадку (для умов слабкого та сильного розділення класів навчальної вибірки). Розв’язок цього питання має принциповий характер, щодо питань оцінки структурної складності моделей класифікації (у вигляді деревоподібних конструкцій), структур АДК дискретних об’єктів для широкого класу прикладних задач класифікації та розпізнавання в плані розробки перспективних схем та методів їх фінальної оптимізації (мінімізації) конструкції. Це дослідження має актуальність не лише для конструкцій алгоритмічних дерев класифікації, але й дозволяє розширити саму схему оцінки складності і на загальний випадок структур логічних дерев класифікації. Висновки відповідно до статті. Досліджені питання структурної складності конструкцій ЛДК/АДК, запропонована верхня оцінка складності для процедури побудови алгоритмічного дерева класифікації в умовах слабкого та сильного розділення класів початкової навчальної вибірки.

Автоматизоване спостереження та аналіз поведінки тварин є важливою частиною досліджень у галузі неврології та фармакології. Хоча моделі глибокого навчання показують високі результати в завданнях розпізнавання дій людини, вони недостатньо вивчені при застосуванні до задач розпізнавання поведінки тварин через відсутність необхідної вибірки даних. У цій роботі ми створили власну вибірку даних, що складається з 919 коротких кліпів, та дослідили сучасні модель I3D та модель R(2+1)D для вирішення завдання розпізнавання поведінки миші. Ми досягли точності до 96.3% та 95.8% відповідно. Ми також продемонстрували вплив коефіцієнтів злиття двох потоків моделей на точність прогнозів. Результати показали, що використання попередньо натренованих моделей глибокого навчання може перевершити точність моделей з попередніх досліджень.
Automated observation and analysis of animal behavior is an important part of research in neurology and pharmacology. Although deep learning models show high results in recognizing human actions, they are insufficiently studied in tasks of recognizing animal behavior due to the lack of dataset. In this work, we created our own dataset, consisting of 919 short clips, and investigated the modern model I3D and model R(2+1)D to solve the problem of recognizing mouse behavior. We achieved an accuracy of 96.3% and 95.8%, respectively. We also demonstrated the effect of two-stream fusion ratios on prediction perfomances. The results showed that the use of pre-trained models of deep learning can exceed the accuracy of models from previous studies.
Автоматизированное наблюдение и анализ поведения животных является важной частью исследований в области неврологии и фармакологии. Хотя модели глубокого обучения показывают высокие результаты в задачах распознавания действий человека, они недостаточно изучены при применении к задачам распознавания поведения животных из-за отсутствия необходимой выборки данных. В этой работе мы создали собственную выборку данных, состоящий из 919 коротких клипов, и исследовали современные модели I3D и модель R(2 +1)D для решения задачи распознавания поведения мыши. Мы достигли точности до 96.3% и 95.8% соответственно. Мы также продемонстрировали влияние коэффициентов слияния двух потоков моделей на точность прогнозов. Результаты показали, что использование предварительно натренированных моделей глубокого обучения может превзойти точность моделей из предыдущих исследований.

Розроблено алгоритм та програмне забезпечення інтелектуальної системи класифікації поведінки відвідувача інтернет-магазину. В роботі проведено оптимізація параметрів стандартного алгоритму навчання нейромереж зворотного розповсюдження помилки, що дозволило підвищити ефективність сформованого нейромережного класифікатору. Розроблений алгоритм реалізовано у формі m-сценаріїв середовища для наукових і інженерних розрахунків MATLAB 6.5.