Tanítási adathalmaz dúsítása generatív modellek használatával

A tétel rövid nézete
dc.contributor.advisorBogacsovics, Gergő
dc.contributor.authorNyika, Benedek
dc.contributor.departmentDE--Informatikai Kar
dc.date.accessioned2025-06-26T21:14:30Z
dc.date.available2025-06-26T21:14:30Z
dc.date.created2025-04-18
dc.description.abstractEzen dolgozat bemutatja az alapoktól, hogy micsoda is egy gépitanulási modell. Részletezi a generatív modelleket és mélyebb betekintést ad a GAN-ok működésébe, és széles skálájú változataiba. A gyakorlati részben ismertetem az ISIC Skin Cancer képadatbázis adat-előkészítési lépéseit, majd egy általam implementált cGAN-t tanítok rá a készletre. Kutatásom középpontjában az áll, hogy a cGAN által generált szintetikus képek milyen mértékben javítják az osztályozó modellek teljesítményét, amikor a valós képek aránya fokozatosan csökken. Különböző metrikákkal értékelem az adatdúsítás hatását, és bemutatom, hogyan alakulnak a modellek pontossági mutatói különböző arányok mellett. Ez a munka átfogó képet nyújt a vizsgált terület összetettségéről. A dolgozat során tárgyalt technikák összhangban állnak a generatív modellek kutatásának aktuális irányzataival. Végül további kutatási lehetőségek széles skáláját vázolom fel.
dc.description.courseProgramtervező informatikus
dc.description.degreeMSc/MA
dc.format.extent52
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2437/394805
dc.language.isohu
dc.rights.infoHozzáférhető a 2022 decemberi felsőoktatási törvénymódosítás értelmében.
dc.subjectGépi tanulás
dc.subjectGeneratív modellek
dc.subjectAdatdúsítás
dc.subjectGAN
dc.subjectcGAN
dc.subjectKis adathalmaz
dc.subjectTeljesítménytesztelés
dc.subjectKépgenerálás
dc.subjectSzintetikus adatok
dc.subject.dspaceInformatics::Computer Science
dc.subject.dspaceInformatics
dc.titleTanítási adathalmaz dúsítása generatív modellek használatával
dc.title.translatedEnriching training datasets using generative models
Fájlok
Eredeti köteg (ORIGINAL bundle)
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
szakdolgozat.pdf
Méret:
2.83 MB
Formátum:
Adobe Portable Document Format
Leírás:
szakdolgozat
Megjelenítés
Engedélyek köteg
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
license.txt
Méret:
1.95 KB
Formátum:
Item-specific license agreed upon to submission
Leírás:
Letöltés
Gyűjtemények
Hallgatói dolgozatok (Informatikai Kar)