| dc.contributor.author | Nyzhnyk, I. D. | en |
| dc.date.accessioned | 2020-10-01T09:13:20Z | |
| dc.date.available | 2020-10-01T09:13:20Z | |
| dc.date.issued | 2020-10 | |
| dc.identifier.citation | Nyzhnyk I. Voice recognition using reinforcement machine learning model [Електронний ресурс] / I. D. Nyzhnyk // Матеріали XV мiжнародної конференцiї "Контроль i управлiння в складних системах (КУСС-2020)", м. Вiнниця, 8-10 жовтня 2020 р. – Електрон. текст. дані. – Вінниця : ВНТУ, 2020. – Режим доступу: http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/30668. | en, uk |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/30668 | |
| dc.description.abstract | This paper presents the method for improvement of quality of voice recognition machine learning model by using users habits and feedback for each unique case (chat). Chat bot implemented as an interface for machine learning models. | en |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали XV мiжнародної конференцiї "Контроль i управлiння в складних системах (КУСС-2020)", м. Вiнниця, 8-10 жовтня 2020 р. | uk |
| dc.subject | reinforcement learning | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | voice recognition | en |
| dc.subject | messenger | en |
| dc.subject | chat bot | en |
| dc.title | Voice recognition using reinforcement machine learning model | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.89 | |
| dc.status | first published | en |
| dc.relation.references | O. Abdel-Hamid, A. Mohamed, H. Jiang, L. Deng, G. Penn and D. Yu, "Convolutional Neural Networks for Speech Recognition," in IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 22, no. 10, pp. 1533-1545, Oct. 2014, doi: 10.1109/TASLP.2014.2339736. | en |
| dc.relation.references | M. Kozlenko, I. Lazarovych, V. Tkachuk and V. Vialkova, "Software Demodulation of Weak Radio Signals using Convolutional Neural Network," 2020 IEEE 7th International Conference on Energy Smart Systems (ESS), Kyiv, Ukraine, 2020, pp. 339-342, doi: 10.1109/ESS50319.2020.9160035. | en |
