… нейросети – это класс глубоких нейронных сетей, специализированных на анализе визуальных данных, способных автоматически и эффективно извлекать важные признаки из изображений

Другие предметы Университет Компьютерное зрение Введение в технологии Big Data Big Data в университете обучение Big Data курсы Big Data технологии анализа данных нейросети и Big Data применение Big Data современные технологии Big Data обработка больших данных аналитика данных в Big Data Новый

Нейросети, о которых идет речь, чаще всего называются сверточными нейронными сетями (CNN). Эти сети специально разработаны для обработки и анализа визуальной информации, таких как изображения и видео. Давайте рассмотрим, как они работают и какие шаги включают в себя их процесс обучения и анализа.

1. Сбор данных: Первым шагом является сбор большого количества изображений, которые будут использоваться для обучения нейросети. Эти изображения могут быть помечены (например, с указанием, что на них изображено) или непомечены.
2. Предобработка данных: Далее необходимо подготовить данные. Это может включать в себя изменение размера изображений, нормализацию значений пикселей, а также аугментацию данных (например, вращение, изменение яркости) для увеличения разнообразия обучающего набора.
3. Создание архитектуры нейросети: Затем разрабатывается архитектура сверточной нейронной сети. Она состоит из нескольких слоев, включая:
   • Сверточные слои: Эти слои применяют фильтры к изображениям для извлечения признаков, таких как края, текстуры и формы.
   • Слои подвыборки (пулинг): Эти слои уменьшают размерность данных, сохраняя при этом важные признаки, что помогает сократить вычислительные затраты.
   • Полносвязные слои: На выходе сети находятся полносвязные слои, которые объединяют извлеченные признаки и делают окончательное предсказание.
4. Обучение модели: После создания архитектуры нейросети, необходимо обучить её на подготовленных данных. Это включает в себя:
   • Определение функции потерь, которая измеряет, насколько хорошо модель выполняет задачу.
   • Использование алгоритма оптимизации (например, Adam или SGD) для обновления весов сети на основе градиентов, полученных из функции потерь.
   • Проведение нескольких эпох обучения, где каждая эпоха включает в себя проход по всем обучающим данным.
5. Оценка и тестирование: После обучения модель необходимо протестировать на отдельном наборе данных, чтобы оценить её производительность. Это позволяет проверить, насколько хорошо модель обобщает знания на новых данных.
6. Применение модели: Наконец, после успешного тестирования, модель может быть использована для анализа новых изображений, извлекая из них важные признаки и делая предсказания.

Таким образом, сверточные нейронные сети представляют собой мощный инструмент для анализа визуальных данных, позволяя автоматизировать процесс извлечения признаков и улучшая точность различных задач, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация.