Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U004352, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи МЕТОДИКО-ІНСТРУМЕНТАЛЬНІ ЗАСОБИ АВТОМАТИЗОВАНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ РЕЗУЛЬТАТІВ UX-ДОСЛІДЖЕНЬ З ВИКОРИСТАННЯМ СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ Автор Ігнатюк Є. О.Попов А. В.Ihnatiuk Ye. O.Popov A. V. Дата публікації 12-03-2025 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3678 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис Стаття присвячена автоматизованому аналізу результатів досліджень взаємодії (UX-досліджень) з використанням систем штучного інтелекту, зокрема нейронних мереж та експертних систем. Метою дослідження є розробка системи методико-інструментальних засобів для автоматизації аналізу даних UX-досліджень шляхом інтеграції технологій штучного інтелекту та експертних систем. Проведено аналіз актуальності проблеми автоматизації обробки великих обсягів різнорідних даних, що отримані в результаті досліджень взаємодії користувачів з цифровими продуктами. Запропоновано класифікацію методів досліджень взаємодії користувача та цифрових продуктів за типами даних та підхід до вибору відповідних архітектур нейромереж для їх аналізу. Розглянуто можливості застосування рекурентних та згорткових нейронних мереж як приклад для обробки текстових, аудіо- та відеоданих. Також запропоновано використання експертної системи для автоматизованого вибору нейромереж, оптимальних для аналізу різнотипних даних. Розроблено та протестовано пробну версію системи з використанням API штучного інтелекту, що підтверджує можливість автоматизованої обробки різних типів даних UX-досліджень за допомогою нейромереж. Окреслено перспективи подальшого розвитку системи аналізу даних результатів UX-досліджень, включаючи розробку програмного забезпечення, розширення функціональності та адаптацію для суміжних галузей. Результати дослідження мають практичне значення для підвищення ефективності аналізу даних та можуть бути використані для вдосконалення процесу проєктування інтерфейсів. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити