Mergina tikina, kad laimėta stipendija – motyvuojanti priemonė. Dalį stipendijos ji ketina skirti knygoms apie DI įsigijimui.
„Likusius pinigus panaudosiu sporto veikloms. Noriu išmokti kaituoti, nes po daugybės valandų sėdint prie kompiuterio ir rašant, geriausias poilsis man – sportas“, – teigia KTU EVF magistrantė.
Tyrė neuroninių tinklų efektyvumą
Stipendiją taip pat laimėjęs KTU MGMF Didžiųjų verslo duomenų analitikos magistrantas Kazimieras Buškus tikina, kad didžiulis mašininio mokymosi metodų potencialas, ypač gilusis mokymasis ir konvoliuciniai neuroniniai tinklai, jį žavėjo visą akademinę kelionę.
„Šia sritimi aktyviai pradėjau domėtis antraisiais bakalauro studijų metais: ieškojau galimybių tyrinėti ir pritaikyti šias metodikas realaus pasaulio problemoms spręsti. Studijų laikotarpiu turėjau galimybę dalyvauti „Demersal“ projekte, kurio tikslas buvo panaudoti mašininio mokymosi algoritmus jūros dugno transektų analizei“, – sako K. Buškus.
Apgintame magistro baigiamajame projekte „Giliojo mokymosi modelių sujungimas vaizdams segmentuoti“ magistrantas daugiausia dėmesio skyrė semantinio segmentavimo problematikai. Jis tyrė giliųjų konvoliucinių neuroninių tinklų modelių efektyvumą, panaudojant modelių ansambliavimo bei distiliavimo technikas.
„Darbo metu turėjau galimybę susipažinti su svarbiausia šių sričių literatūra bei naudojamomis technologijomis ir metodikomis, universiteto suteiktų resursų pagalba mokyti įvairius semantinio segmentavimo modelius, palyginti vienalypių ir daugialypių modelių ansamblių efektyvumą, panaudoti žinių distiliavimo techniką“, – pasakoja Kazimieras.
Anot jo, dirbtiniam intelektui, taip pat ir semantiniam segmentavimui, vis plačiau naudojamiems daugelyje sričių – nuo žemės ūkio iki mažmeninės drabužių prekybos – svarbu rasti balansą tarp modelių efektyvumo ir našumo.
„Baigiamajame darbe atlikti eksperimentai efektyvinant modelius ansambliavimu bei jų našumą didinant žinių distiliavimo technikomis maža dalimi prisideda prie metodikų taikymo vystymo“, – teigia KTU MGMF magistrantas. Gautą stipendiją jis planuoja skirti investicijoms į skaičiavimo resursų pajėgumus.
Sukurtas sprendimas leis prognozuoti kompiuterio našumą
KTU IF profesoriaus T. Blažausko vadovaujami Programų sistemų bakalaurai Laurynas Aleksiūnas ir Justas Urbonas taip pat gali džiaugtis laimėta 1 tūkst. eurų stipendija. Jie rengė baigiamąjį projektą tema „Kompiuterių komponentų parinkimo portalas „HowManyFPS“.