| dc.contributor.author | Довгань, О. А. | uk |
| dc.contributor.author | Паламарчук, Є. А. | uk |
| dc.date.accessioned | 2024-03-26T14:05:36Z | |
| dc.date.available | 2024-03-26T14:05:36Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | Довгань О. А. Пошукова система для локальних баз даних на основі методів глибинного навчання [Електронний ресурс] / О. А. Довгань, Є. А. Паламарчук // Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/17858. | uk |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41094 | |
| dc.description.abstract | В роботі досліджено шляхи реалізації пошукової системи для локальної бази даних на основі методів глибинного навчання з використання алгоритмів, які враховують специфіку даних у ній. Основна мета цієї системи, у порівнянні з іншими методами і системами пошуку, полягає у поліпшенні ефективності та точності пошуку внутрішньої інформації, що міститься в локальній базі даних. | uk |
| dc.description.abstract | The work explores ways of implementing a search system for a local database based on deep learning methods using algorithms that take into account the specifics of the data in it. The main goal of this system, in comparison with other search methods and systems, is to improve the efficiency and accuracy of the search for internal information contained in the local database. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/17858 | |
| dc.subject | інтелектуальна пошукова система | uk |
| dc.subject | локальна база даних | uk |
| dc.subject | методи пошуку даних | uk |
| dc.title | Пошукова система для локальних баз даних на основі методів глибинного навчання | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.054 | |
| dc.relation.references | Chat GPT Plugins [ ] : https://roedigital.com/chat-gpt-plugins/ | |
| dc.relation.references | Milvus Introduction [ ] : https://milvus.io/docs/overview.md | |
| dc.relation.references | Facebook AI Similarity Search [ ] - : https://ai.facebook.com/tools/faiss/ | |
| dc.relation.references | OpenAI ChatGPT retrieval plugins [ ] : https://openai.com/blog/chatgpt-plugins | |
| dc.relation.references | Milvus Search Engine [ ] : https://milvus.io/docs/overview.md | |
| dc.relation.references | Introduction to Facebook Artificial Intelligence Similarity Search [ ] : https://www.pinecone.io/learn/faiss-tutorial/ | |
| dc.relation.references | Search engine [ ] - : https://medium.com/analytics-vidhya/search-engineusing-machine-learning-and-nlp-c1ec1e28be7a | |
| dc.relation.references | How to create word embeddings [ ] : https://www.coursera.org/lecture/probabilistic-models-in-nlp/how-to-create-word-embeddings-a6J0B 9. What is a Vector Database [ ] : https://www.pinecone.io/learn/vectordatabase/ | |
| dc.relation.references | How to represent data as a vector [ ] : https://towardsdatascience.com/why-data-is-represented-as-a-vector-in-data-science-problems-a195e0b17e99 | |
| dc.relation.references | BERT [ ] : https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/bert | |
| dc.relation.references | K-Nearest Neighbours [ ] : https://towardsdatascience.com/k-nearestneighbors-knn-algorithm-23832490e3f4 | |
| dc.relation.references | PyCharm guide [ ] : https://realpython.com/pycharm-guide/ | |
