Please use this identifier to cite or link to this item: http://srd.pgasa.dp.ua:8080/xmlui/handle/123456789/11140
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПономаренко, Ігор Віталійович-
dc.contributor.authorPonomarenko, Ihor-
dc.contributor.authorУгнівенко, Д. О.-
dc.contributor.authorUhnivenko, Diana-
dc.date.accessioned2023-10-13T08:42:15Z-
dc.date.available2023-10-13T08:42:15Z-
dc.date.issued2023-08-
dc.identifierhttp://www.easterneurope-ebm.in.ua/journal/40_2023/13.pdf-
dc.identifierDOI: https://doi.org/10.32782/easterneurope.40-11-
dc.identifier.citationПономаренко І. В. Створення логотипів методами машинного навчання / І. В. Пономаренко, Д. О. Угнівенко // Східна Європа: економіка, бізнес та управління. – 2023. – № 40 – С. 71-74en_US
dc.identifier.urihttp://srd.pgasa.dp.ua:8080/xmlui/handle/123456789/11140-
dc.description.abstractUK: У статті було досліджено особливості використання нейронних мереж для створення логотипів. Доведено істотний вплив процесів глобалізації та діджиталізації на активізацію розвитку маркетингових стратегій в офлайн та онлайн середовищі. Наведено передумови активного розвитку алгоритмів машинного навчання, включаючи нейронні мережі з різними архітектурами та функціями активації. Встановлено доцільність налагодження довгострокових комунікацій між компанією та цільовою аудиторією завдяки використанню логотипів. Визначено ефективність застосування різних кольорах гам при розробці логотипів з урахуванням комплексу характеристик цільової аудиторії. Встановлено, що основними клієнтами, які звертають увагу на інноваційні логотипи є представники поколінь Z та альфа. Представлено типову архітектуру нейронної мережі з характеристикою основних шарів введення та обробки великих обсягів інформації. Наведено приклади програмного забезпечення, яке дозволяє на основі текстової інформації генерувати візуалізований контент, включаючи логотипи для різноманітних брендів.en_US
dc.description.abstractEN: The article explored the features of using neural networks to create logos. The significant influence of globalization processes and digitalization on the activation of marketing strategies development in the offline and online environment has been proven. Prerequisites for the active development of machine learning algorithms, including neural networks with different architectures and activation functions, are given. The expediency of establishing long-term communications between the company and the target audience thanks to the use of logos has been established. The effectiveness of different color schemes use in the development of logos, taking into account the set of the target audience characteristics, was determined. It has been established that the main customers who pay attention to innovative logos are representatives of the Z and Alpha generations. Communication between the company and the target audience is carried out thanks to the stimulation of various senses. Taking into account biological features, consumers perceive the main information thanks to the organs of vision. Accordingly, the creation of a high-quality logo increases the probability of the company's success on the market, but only if a comprehensive marketing strategy is implemented in the offline and digital environment. A correctly selected font affects the perception of the logo by consumers. Choosing the wrong typeface hinders the communication of the brand's philosophy to consumers. Along with this, the use of specific fonts can lead to complications when reading the text on the logo. Individual fonts are negatively perceived by customers and can lead to a decrease in sales volumes. To identify the company, it is advisable to place the logo on banners, business cards, in advertising, in social networks, etc. The logo must be light, elegant and unique to ensure ease of perception of the graphic object as an integral part of the corporate identity of the company. A typical architecture of a neural network with a description of the main layers of input and processing of large volumes of information is presented. There are examples of software that allows companies to generate visual content, including logos for various brands, based on text information.-
dc.language.isouken_US
dc.publisherПридніпровська державна академія будівництва та архітектуриen_US
dc.subjectінноваціїen_US
dc.subjectкольориen_US
dc.subjectмашинне навчанняen_US
dc.subjectцифровізаціяen_US
dc.subjectнейронні мережіen_US
dc.subjectмаркетингen_US
dc.subjectлоготипen_US
dc.subjectцільова аудиторіяen_US
dc.subjectкомунікаціїen_US
dc.subjectinnovationsen_US
dc.subjectneural networksen_US
dc.subjectdigitalizationen_US
dc.subjectmachine learningen_US
dc.subjecttarget audienceen_US
dc.subjectlogoen_US
dc.subjectcolorsen_US
dc.subjectcommunicationsen_US
dc.subjectmarketingen_US
dc.titleСтворення логотипів методами машинного навчанняen_US
dc.title.alternativeCreation of logos using machine learning methodsen_US
dc.typeArticleen_US
Appears in Collections:№ 3 (40)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Ponomarenko.pdf337,55 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.