Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
7 results
Search Results
Item An Information-Extreme Algorithm for Universal Nuclear Feature-Driven Automated Classification of Breast Cancer Cells(Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2025) Савченко, Тарас Русланович; Savchenko, Taras Ruslanovych; Лахтарина, Руслана Юріївна; Lakhtaryna, Ruslana Yuriivna; Денисенко, Анастасія Петрівна; Denysenko, Anastasiia Petrivna; Довбиш, Анатолій Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Coupland, Sarah E.; Москаленко, Роман Андрійович; Moskalenko, Roman AndriiovychДіагностика раку молочної залози значною мірою спирається на гістопатологічну оцінку, яка схильна до суб'єктивності та неефективності, особливо при використанні зображень цілих зрізів (WSI). Це дослідження спрямоване на усунення цих обмежень шляхом розробки автоматизованого алгоритму класифікації клітин раку молочної залози, використовуючи інформаційно-екстремальний підхід машинного навчання та універсальні цитологічні ознаки. Метою є досягнення об'єктивної та узагальненої гістопатологічної діагностики. Методи: Оцифровані гістологічні зображення оброблялися для ідентифікації гіперхроматичних клітин. З окремих клітин було виділено 21 цитологічну ознаку (10 геометричних та 11 текстурних), обраних за їхній потенційний універсальний характер для різних видів раку. Ці ознаки потім використовувалися для класифікації клітин як нормальних або злоякісних за допомогою інформаційно-екстремального алгоритму. Цей алгоритм оптимізує інформаційний критерій у бінарному просторі Геммінга для досягнення надійного розпізнавання з мінімальною кількістю вхідних ознак. Архітектурна інновація полягає в застосуванні цього інформаційно-екстремального підходу до аналізу цитологічних ознак для класифікації ракових клітин. Результати: Функціональна ефективність алгоритму була оцінена на наборі даних зі 176 маркованих зображень клітин, що дало багатообіцяючі результати: точність 89%, прецизійність 85%, повнота 84% та F1-показник 88%. Ці метрики демонструють збалансовану та ефективну модель для автоматизованої класифікації клітин раку молочної залози. Висновки: Запропонований інформаційно-екстремальний алгоритм, що використовує універсальні цитологічні ознаки, пропонує потенційно об'єктивну та обчислювально ефективну альтернативу традиційним методам і може зменшити деякі обмеження глибокого навчання в гістопатологічному аналізі. Майбутня робота буде зосереджена на валідації алгоритму на більших наборах даних та дослідженні його застосовності до інших типів раку.Item Artificial intelligence technologies in banking: challenges and opportunities for anti-money laundering in the context of EU regulatory initiatives(Emerald Publishing Limited, 2025) Горобець, Надія Сергіївна; Horobets, Nadiia Serhiivna; Рєзнік, Олег Миколайович; Rieznik, Oleh Mykolaiovych; Maliyk, V.; Vyhivskyi, I.; Bobrishova, L.Purpose AI capabilities enable banks for more effective anti-money laundering (AML). Regulatory initiatives, including the Sixth Anti-Money Laundering Directive (AMLD6) and the AI Act, impose various requirements on AI-systems developers and users. Therefore, this paper aims to discuss the challenges banks face in the AML framework when implementing AI-systems, as well as the need to balance legal compliance with AI’s technological potential. Design/methodology/approach The discussion on the challenges of AI adoption in banking, considering regulatory initiatives and the search for balance between legal constraints and AI’s technological capabilities, is based on a critical approach. Findings The AI Act provides developers and users with clear requirements and obligations to minimize the negative consequences of AI development. The rapid pace of digital transformation underscores the need for effective global AML standards. Despite ongoing advancements in AI regulation and AML efforts, the challenge of aligning legal requirements – particularly in terms of explainability, confidentiality, impartiality and data security of AI-systems – with the AI’s technological capabilities in the banking sector remains unresolved. The necessity for the EU to develop specific regulations for AI use in finance has been emphasized. Originality/value The paper highlights the key challenges in balancing regulatory compliance with the AI’s technological capabilities used by banks to detect transactions potentially related to money laundering. The focus is placed on current regulatory initiatives, as well as the experience of leading countries in implementing AI-based AML tools.Item The innovative impact of generative artificial intelligence on digital business transformation(ВД «Гельветика», 2024) Завражний, Костянтин Юрійович; Zavrazhnyi, Kostiantyn Yuriiovych; Кулик, Анжеліка Костянтинівна; Kulyk, Anzhelika Kostiantynivna; Antunes de Abreu, O.Зростання конкуренції та динамічні зміни на ринку роблять впровадження інноваційних технологій не просто вибором, а й життєвою необхідністю для будь-якої компанії, що прагне до успішного розвитку. Генеративний штучний інтелект з його значним потенціалом для автоматизації, персоналізації та оптимізації бізнес-процесів стає одним із перспективних напрямків цифрової трансформації. Ця стаття присвячена дослідженню підходів та визначенню стратегій адаптації генеративного штучного інтелект до потреб цифрової трансформації бізнесу. Дослідження розглядає ключові аспекти розвитку штучного інтелекту, включаючи символічний штучний інтелект, машинне навчання, глибоке навчання та генеративний штучний інтелект, а також їх вплив на бізнес-процеси. Стаття визначає потенційні переваги та виклики, пов'язані з адаптацією генеративного штучного інтелекту до потреб сучасного бізнесу, зокрема у сферах маркетингу, продажів та аналізу даних. Застосування різних підходів та стратегій, таких як підказки, тонке налаштування та використання інтерактивних систем керівництва, може покращити ефективність та релевантність генеративного штучного інтелекту в бізнес-контексті, сприяючи досягненню оптимальних результатів у різних завданнях. Автори пропонують використання технології генеративного штучного інтелекту разом з Retrieval Augmented Generation з метою покращення якості та релевантності відповідей на запити користувачів та використання агентів або інструментів оркестровки для надання інструкцій моделям. Для успішного впровадження генеративного штучного інтелекту важливо чітко визначити цілі, підібрати відповідні інструменти та технології, а також забезпечити підтримку з боку керівництва та персоналу. Впровадження генеративного штучного інтелекту сприятиме збільшенню ефективності за рахунок автоматизації рутинних завдань, підвищенню конкурентоспроможності за рахунок персоналізації та інновацій, зростанню рентабельності за рахунок оптимізації витрат, розширенню можливостей для досліджень та розробок.Item Decision-making support system for diagnosis of oncopathologies by histological images(Elsevier, 2023) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Романюк, Анатолій Миколайович; Романюк, Анатолий Николаевич; Romaniuk, Anatolii Mykolaiovych; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman Andriiovych; Савченко, Тарас Русланович; Савченко, Тарас Русланович; Savchenko, Taras RuslanovychThe aim of the study is to increase the functional efficiency of machine learning decision support system (DSS) for the diagnosis of oncopathology on the basis of tissue morphology. The method of hierarchical information-extreme machine learning of diagnostic DSS is offered. The method is developed within the framework of the functional approach to modeling of natural intelligence cognitive processes at formation and acceptance of classification decisions. This approach, in contrast to neuronal structures, allows diagnostic DSS to adapt to arbitrary conditions of histological imaging and flexibility in retraining the system by expanding the recognition classes alphabet that characterize different structures of tissue morphology. In addition, the decisive rules built within the geometric approach are practically invariant to the multidimensionality of the diagnostic features space. The developed method allows to create information, algorithmic, and software of the automated workplace of the histologist for diagnosing oncopathologies of different genesis. The machine learning method is implemented on the example of diagnosing breast cancerItem An approach to managing innovation to protect financial sector against cybercrime(Czestochowa University of Technology, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Kubálek, J.; Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Vida, I.Ensuring the cybersecurity management is an ever-increasing challenge for the financial institutions and the national financial regulators. The main purpose of the research is to improve cybersecurity management through analyzing large data volumes of information which helps to identify potential cyber threats at an early stage. The factors of the rapid cybercrime growth via supervised learning models with associated learning (SVM) were identified and evaluated in the paper. The object of research is 21 EU countries. The paper presents the results of an empirical analysis, which showed that the cyber threats are caused by the growth of using online banking (0.49), improvement of internet user skills (0.42), expansion of activities online (0.41). The results of the research can be useful for financial institutions, national regulators and cybersecurity professionals.Item Discriminant face features extraction, analysis & its application in multipose face recognization: a survey(2017) Shekapure, S.S.; Kadam, N.V.As one of the excellent learning and classification performance, SVM and ISVM has become a research topic in the field of machine learning and has been applied in many areas, such as face detection and recognition, handwriting automatic identification and automatic text categorization. Face recognition is a challenging computer vision problem. Given a face database, goal of face recognition is to compare the input image class with all the classes and then declare a decision that identifies to whom the input image class belongs to or if it doesn’t belong to the database at all. In this survey, we study face recognition as a pattern classification problem.In this paper, we study the concept of SVM and sophisticated classification techniques for face recognition using the SVM and ISVM along with the advantages and disadvantages. This paper not only provides an up-to-date critical survey of machine learning techniques but also performance analysis of various SVM and ISVM techniques for face recognition are compared.Item Feature learning for information-extreme classifier(Sumy State University, 2017) Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Moskalenko, А.; Korobov, A.The feature learning algorithm for information-extreme classifier by clustering of Fast Retina Keypoint binary descriptor, calculated for local features, and usage of spatial pyramid kernel for increasing noise immunity and informativeness of feature representation are considered. Proposed a method of parameters optimization for feature extractor and decision rules based on multi-level coarse features coding using information criterion and population-based search algorithm.