Курсовая работа: Визуальная система настройки алгоритмов машинного обучения и настройки данных

Содержание




2

Аннотация

Модели глубокого обучения стали незаменимыми в различных научных обла-стях, привнося все больше новых подходов к решению самых разных задач. Од-нако сложность и необходимость наличия технических знаний для разработки и настройки этих моделей, зачастую ограничивают их доступность. Данная работа представляет программу Learn2Learn (сокр. 2L), позволяющую создавать и настра-ивать модели машинного обучения с помощью графического интерфейса интуитив-но понятного пользователям, а также исходный код и пояснения к нему.

Мы продемонстрируем методы, позволяющие интегрировать программирование

• нашу систему, благодаря чему она не потеряет в гибкости по сравнению с тради-ционными способами настройки нейросетей, а также создадим сложную нейросеть, решающую задачу обнаружения объектов на изображении, не написав при этом ни единой строчки кода.

• Введение

За последние несколько лет искусственный интеллект и нейросети пробрались практи-чески во все сферы жизни. И хоть теоретические выкладки в этой области появились уже давно, возможность создать имеющие практическое применение программы появи-лась сравнительно недавно, когда в начале двухтысячных годов скопилось достаточное количество данных, а также достигли определенного уровня вычислительные мощности и их стоимость.

Нейросети используются очень широко, вы напрямую взаимодействуете с ними, ко-гда ищите что-либо в поисковике, узнаете маршрут до нужной вам точки (с учетом пробок, конечно), проверяете прогноз погоды на ближайшие дни, заезжаете на парков-ку с распознаванием номеров, а если повезет, то можете даже поговорить с нейросетью, позвонив в банк. Это самые простые примеры, с которыми мы сталкиваемся каждый день. Не менее широко нейросети используются и в професcиональных сферах: социо-логии, журналистике, лингвистике, и многих других областях.

• то же время практически все современные веб-сервисы, компьютерные программы

• мобильные приложения основаны на графическом интерфейсе. Следующий по попу-лярности интерфейс — командная строка, используется только в конкретных областях, чаще всего связанных с программированием. Это довольно логично, учитывая тот факт, что сама работа в командной строке во многом и является программированием, однако таким навыком обладают далеко не все, ведь для его получения требуется несколько месяцев, если не лет, кропотливого изучения предмета.

Несмотря на высокую востребованность нейросетей, единственным способом их по-строения остается программирование. В данной работе мы исследуем возможности ин-теграции альтернативного способа работы с нейросетями — графического