Использование библиотек языка Python для построения систем интеллектуального анализа данных на основе искусственных нейронных сетей. Основные возможности

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
1 ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР
1.1 Библиотеки
1.2 Набор данных
1.3 Сверточные нейронные сети
2 ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
2.1 Организация эксперимента
2.2 Обучение, тестирование и применение модели сверточной нейронной сети для распознавания кодов переработки на изображениях
ВЫВОДЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ
Приложение A – Полный исходный код эксперимента
Приложение B – Полный исходный код пользовательского приложения
Приложение C – Презентация

ВВЕДЕНИЕ

Коды переработки – специальные знаки, применяются для обозначения материала, из которого изготовлен предмет, и упрощения процедуры сортировки перед его отправкой на переработку для вторичного использования. Такие знаки обычно ставят на батарейках, аккумуляторах, изделиях из стекла, металла, бумаги, пластмассы, изделий из органических материалов природного происхождения: древесины, пробки, джутового волокна, хлопка. Коды переработки не говорят о вредности или отсутствии вредности маркированного пластика для здоровья человека.
Целью работы является создание модели нейронной сети, позволяющей выполнить классификацию кодов переработки, расположенных на изображениях упаковок. Набор данных изображений с кодами переработки позволяет создать классификатор изображений, который