Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47161
Title: Нейросетевая система оценки зависимости цветов фотографий профиля в социальной сети и количества отметок «нравится»
Other Titles: Neural network system for assessing the dependence of the colors of a profile photos in a social network and the number of likes
Authors: Шарипова, А. О.
Keywords: материалы конференций;искусственный интеллект;нейронные сети;социальные сети;фотографии;artificial intelligence;neural network;social networks;photo
Issue Date: 2022
Publisher: БГУИР
Citation: Шарипова, А. О. Нейросетевая система оценки зависимости цветов фотографий профиля в социальной сети и количества отметок «нравится» / А. О. Шарипова // Электронные системы и технологии [Электронный ресурс] : сборник материалов 58-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 18-22 апреля 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2022. – С. 117–120. – Режим доступа : https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46926.
Abstract: В статье рассмотрена степень текущей разработанности темы продвижения профилей в социальной сети с помощью алгоритмов машинного обучения. Также описано получение и подготовка данных для обучения нейронной сети, проведено её обучение, проверено качество обучения сети. После этого выявляется закономерность, имеющее практическое значение, а также представлен прогноз нейронной сети количества отметок «нравится» для нескольких новых фотографий. The article considers the degree of current development of promoting profiles in a social network using machine learning algorithms. It also describes the acquisition and preparation of data for training a neural network and how its training was carried out. Then, the quality of network training was checked. After that, a pattern of practical importance is revealed, and a neural network forecast of the number of “likes” for several new photos is also presented.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47161
Appears in Collections:Электронные системы и технологии : материалы 58-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2022)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Sharipova_Neyrosetevaya.pdf296.36 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.