Forecasting anomalies in network traffic

Authors: Inkar Zhumay, Kymyssay Tumanbayeva, Katipa Chezhimbayeva, Kuat Kalibek

Source: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 2 No. 2 (134) (2025): Information technology. Industry control systems; 96-111
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 2 № 2 (134) (2025): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості; 96-111

Subject Terms: network traffic prediction, semi-supervised learning, Network anomaly, long short-term memory (LSTM), довготривала короткочасна пам'ять, telecommunication traffic, напівкероване навчання, телекомунікаційний трафік, мережева аномалія, прогнозування мережевого трафіку

File Description: application/pdf

Access URL: https://journals.uran.ua/eejet/article/view/326779

A SKIN CANCER CLASSIFICATION MODEL INCORPORATING A DISCRIMINATOR INTO THE LADDER NEURAL NETWORK ARCHITECTURE

Source: KPI Science News; Vol. 139 No. 2 (2025): KPI Science News
Научные вести КПИ; Том 139 № 2 (2025): Наукові вісті КПІ
Наукові вісті КПІ; Том 139 № 2 (2025): Наукові вісті КПІ

Subject Terms: напівкероване навчання, сходові нейронні мережі, дискримінатор, класифікація ракових захворювань шкіри, HAM10000

File Description: application/pdf

Access URL: https://scinews.kpi.ua/article/view/320063

Semi-supervised Multi-view Ensemble Learning with Consensus

Authors: Victor Sineglazov, Kyrylo Lesohorskyi

Source: Electronics and Control Systems; Vol. 3 No. 81 (2024); 15-21
Электроника и системы управления; Том 3 № 81 (2024); 15-21
Електроніка та системи управління; Том 3 № 81 (2024); 15-21

Subject Terms: semi-supervised learning, label propagation, багатовидове навчання, machine learning, поширення мітки, ensemble, ансамблі, multi-view training, машинне навчання, напівкероване навчання

File Description: application/pdf

Access URL: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/18978

МОДЕЛЬ КЛАСИФІКАЦІЇ РАКОВИХ ЗАХВОРЮВАНЬ ШКІРИ НА ОСНОВІ ІНТЕГРАЦІЇ ДИСКРИМІНАТОРА В АРХІТЕКТУРУ СХОДОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Authors: Oleksii Zarytskkyi, Valerii Danilov

Source: KPI Science News, Vol 139, Iss 2 (2025)

Subject Terms: напівкероване навчання, сходові нейронні мережі, дискримінатор, класифікація ракових захворювань шкіри, HAM10000., Technology (General), T1-995

File Description: electronic resource

Relation: https://scinews.kpi.ua/article/view/320063; https://doaj.org/toc/2617-5509; https://doaj.org/toc/2663-7472

Access URL: https://doaj.org/article/493090a0e5e947e9ad784cdf31703200

Forecasting anomalies in network traffic ; Прогнозування аномалій мережевого трафіку

Authors: Zhumay, Inkar, Tumanbayeva, Kymyssay, Chezhimbayeva, Katipa, Kalibek, Kuat

Source: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 2 No. 2 (134) (2025): Information technology. Industry control systems; 96-111 ; Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 2 № 2 (134) (2025): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості; 96-111 ; 1729-4061 ; 1729-3774

Subject Terms: Network anomaly, telecommunication traffic, network traffic prediction, long short-term memory (LSTM), semi-supervised learning, мережева аномалія, телекомунікаційний трафік, прогнозування мережевого трафіку, довготривала короткочасна пам’ять, напівкероване навчання

File Description: application/pdf

Relation: https://journals.uran.ua/eejet/article/view/326779/317255; https://journals.uran.ua/eejet/article/view/326779

Availability: https://journals.uran.ua/eejet/article/view/326779

Semi-supervised Learning Based on Graph Stochastic Co-Training

Authors: Victor Sineglazov, Serhii Yarovyi

Source: Electronics and Control Systems; Vol. 3 No. 77 (2023); 9-16
Электроника и системы управления; Том 3 № 77 (2023); 9-16
Електроніка та системи управління; Том 3 № 77 (2023); 9-16

Subject Terms: semi-supervised learning, stochastic label propagation, машинне навчання, multiclass classification, стохастичне поширення міток, спільне навчання з одним уявленням, напівкероване навчання, single-view co-training

File Description: application/pdf

Access URL: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/18001

Modification of Semi-supervised Algorithm Based on Gaussian Random Fields and Harmonic Functions

Authors: Victor Sineglazov, Olena Chumachenko, Kyrylo Lesohorskyi

Source: Electronics and Control Systems; Vol. 2 No. 76 (2023); 28-34
Электроника и системы управления; Том 2 № 76 (2023); 28-34
Електроніка та системи управління; Том 2 № 76 (2023); 28-34

Subject Terms: semi-supervised learning, label propagation, machine learning, поширення мітки, k найближчих сусідів, Гауссові випадкові поля, k nearest neighbors, Gaussian random fields, машинне навчання, напівкероване навчання, гармонічні функції, harmonic functions

File Description: application/pdf

Access URL: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/17664

Semi-supervised Support Vector Machine

Authors: Victor Sineglazov, Andriy Samoshin

Source: Electronics and Control Systems; Vol. 1 No. 75 (2023); 36-43
Электроника и системы управления; Том 1 № 75 (2023); 36-43
Електроніка та системи управління; Том 1 № 75 (2023); 36-43

Subject Terms: semi-supervised learning, багатокритеріальність, method of global optimization, машина опорних векторів, support vector machine, multicriteria, метод глобальної оптимізації, multi-class classification, напівкероване навчання, багатокласова класифікація

File Description: application/pdf

Access URL: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/17553

Generation of UAV-based Training Dataset using Semi-supervised Learning

Authors: Victor Sineglazov, Vadym Kalmykov

Source: Electronics and Control Systems; Vol. 2 No. 72 (2022); 14-19
Электроника и системы управления; Том 2 № 72 (2022); 14-19
Електроніка та системи управління; Том 2 № 72 (2022); 14-19

Subject Terms: dataset formation, semi-supervised learning, classification problem, безпілотний літальний апарат, object detection, формування набору даних, задача класифікації, формирование массива данных, виявлення об'єктів, YOLOv5, псевдомаркування, обнаружение объектов, pseudo-labeling, проблема классификации, полууправляемое обучение, unmanned aerial vehicle, беспилотный летательный аппарат, псевдоразметка, напівкероване навчання

File Description: application/pdf

Access URL: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/16935

On Noise Effect in Semi-supervised Learning

Authors: Victor Sineglazov, Kyrylo Lesohorskyi

Source: Electronics and Control Systems; Vol. 1 No. 71 (2022); 9-15
Электроника и системы управления; Том 1 № 71 (2022); 9-15
Електроніка та системи управління; Том 1 № 71 (2022); 9-15

Subject Terms: semi-supervised learning, зашумлені данні, machine learning, опорні векторні машини, data noise, полууправляемое обучение, опорные векторные машины, зашумленные данные, машинне навчання, напівкероване навчання, машинное обучение, support vector machines

File Description: application/pdf

Access URL: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/16816

Класифікація магнітоенцефалограми руху кисті за напрямком руху з використанням напівкерованого навчання, енкодер-декодерної архітектури та алгоритмів кластеризації

Contributors: ELAKPI

Subject Terms: кластеризація, автоенкодер, класифікація, напівкероване навчання, часовий ряд

File Description: application/pdf

Access URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/68024

Semi-controlled Learning in Information Processing Problems

Authors: Victor Sineglazov, Olena Chumachenko, Eduard Heilyk

Contributors: ELAKPI

Source: Electronics and Control Systems; Vol. 4 No. 70 (2021); 37-43
Электроника и системы управления; Том 4 № 70 (2021); 37-43
Електроніка та системи управління; Том 4 № 70 (2021); 37-43

Subject Terms: label propagation, semi-supervised learning, искусственный интеллект, manifold, обработка данных, штучний інтелект, artificial intelligence, распространение меток, розповсюдження міток, предположения гладкости, разнообразия, кластеризации, полууправляемое обучение, обробка даних, припущення гладкості, різноманіття, кластеризації, smoothness, напівкероване навчання, smoothness, manifold, clustering assumptions, clustering assumptions, data processing

File Description: application/pdf

Access URL: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/16754
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/52655

Comparison of the Effectiveness of Semi-Supervised Learning Methods Based on Autoencoders for Skin Cancer Photo Classification Tasks ; ПОРІВНЯННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ МЕТОДІВ НАПІВКЕРОВАНОГО НАВЧАННЯ НА ОСНОВІ АВТОЕНКОДЕРІВ ДЛЯ ЗАДАЧ КЛАСИФІКАЦІЇ ФОТОГРАФІЙ РАКОВИХ ЗАХВОРЮВАНЬ ШКІРИ

Authors: Зарицький, О. О., Данилов, В. Я.

Source: Visnyk of Vinnytsia Politechnical Institute; No. 2 (2024); 71-77 ; Вестник Винницкого политехнического института; № 2 (2024); 71-77 ; Вісник Вінницького політехнічного інституту; № 2 (2024); 71-77 ; 1997-9274 ; 1997-9266 ; 10.31649/1997-9266-2024-173-2

Subject Terms: skin cancer, semi-supervised learning, autoencoders, variational autoencoder, Ladder Network, HAM10000, ракові захворювання шкіри, напівкероване навчання, автоенкодер, варіаційний автоенкодер, сходова нейронна мережа

File Description: application/pdf

Relation: https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/3012/2788; https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/3012

Availability: https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/3012
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-173-2-71-77

METHODS AND MEANS TO IMPROVE THE EFFICIENCY OF NETWORK TRAFFIC SECURITY MONITORING BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Source: Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї; № 2 (10) (2023); 73-78
Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Системный анализ, управление и информационные технологии; № 2 (10) (2023); 73-78
Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies; No. 2 (10) (2023); 73-78

Subject Terms: мережева безпека, ідентифікація шкідливого трафіку, machine learning, cybersecurity, network security, malicious traffic identification, машинне навчання, generational adversarial networks, кібербезпека, напівкероване навчання, semi supervised learning, генеративні змагальні мережі

File Description: application/pdf

Access URL: http://samit.khpi.edu.ua/article/view/293666

METHODS AND MEANS TO IMPROVE THE EFFICIENCY OF NETWORK TRAFFIC SECURITY MONITORING BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE ; МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ МОНІТОРИНГУ БЕЗПЕКИ МЕРЕЖЕВОГО ТРАФІКУ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Authors: Дремов, Артем

Source: Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї; № 2 (10) (2023); 73-78 ; Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Системный анализ, управление и информационные технологии; № 2 (10) (2023); 73-78 ; Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies; No. 2 (10) (2023); 73-78 ; 2410-2857 ; 2079-0023

Subject Terms: кібербезпека, мережева безпека, ідентифікація шкідливого трафіку, машинне навчання, генеративні змагальні мережі, напівкероване навчання, cybersecurity, network security, malicious traffic identification, machine learning, generational adversarial networks, semi supervised learning

File Description: application/pdf

Relation: http://samit.khpi.edu.ua/article/view/293666/286493; http://samit.khpi.edu.ua/article/view/293666

Availability: http://samit.khpi.edu.ua/article/view/293666

Дослідження масштабованості архітектури сходових нейронних мереж для високонавантажених задач обробки великих наборів даних

Contributors: Синєглазов, Віктор Михайлович, ELAKPI

Subject Terms: semi-supervised learning, ladder neural network, machine learning, квантизація, cходова нейронна мережа, штучний інтелект, машинне навчання, quantization, напівкероване навчання, artificial intelligence, масштабованість, scalability

File Description: application/pdf

Access URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/65176

Напівкероване моделювання впливу з використанням мета-учнів для електронної комерції

Contributors: Шаповал, Наталія Віталіївна, ELAKPI

Subject Terms: semi-supervised learning, моделювання впливу, мета-учні, e-commerce, uplift modeling, рекламні кампанії, електронна комерція, напівкероване навчання, advertising campaigns, meta-learners

File Description: application/pdf

Access URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72500

Прогнозування цін акцій за допомогою історичних даних та сентиментального скорингу новин з використанням методів напівкерованого навчання

Contributors: Недашківська, Надія Іванівна, ELAKPI

Subject Terms: python, прогнозування цін акцій, machine learning, alpha vantage, semi- supervised learning, sentiment analysis, yfinance, машинне навчання, сентиментальний аналіз, напівкероване навчання, stock price forecasting

File Description: application/pdf

Access URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72605

Методи машинного навчання для вирішення задачі Human Activity Recognition

Contributors: Данилов, Валерій Якович, ELAKPI

Subject Terms: рекурентні нейронні мережі, варіаційний автокодувальник, deep learning, variational autoencoder, recurrent neural networks, semi-guided learning, глибоке навчання, напівкероване навчання, генеративні мережі, generative networks

File Description: application/pdf

Access URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72343

Класифікація онкологічних захворювань шкіри методами напівкерованого навчання

Contributors: Данилов, Валерій Якович, ELAKPI

Subject Terms: semi-supervised learning, mixmatch, skin cancer, proxy labeling, ladder network, ракові захворювання шкіри, convolutional neural networks, co-train, напівкероване навчання, згорткові нейронні мережі

File Description: application/pdf

Access URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/65164