📄Работа №126904

Тема: Визуальная система настройки алгоритмов машинного обучения и настройки данных

Характеристики работы

◩
Тип работы Бакалаврская работа
Нейронные сети
Предмет Нейронные сети
📄
Объем: 42 листов
📅
Год: 2023
👁️
Просмотров: 100
4600 руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание 📖 Введение ✅ Заключение 📕 Литература 🖼 Скриншоты 🔍 Похожие 🛒 Купить

📋 Содержание

АННОТАЦИЯ 3
1 Введение 3
2 История развития интерфейсов ПО 3
2.1 Перфокарты и перфоленты 3
2.2 Появление командной строки 4
2.3 Появление графического интерфейса 5
2.4 Сосуществование двух интерфейсов 6
2.5 Эволюция инструментов машинного обучения 7
3 Обзор аналогов 8
3.1 ExBrainable 8
3.2 An Educational GUI to construct CNN for teaching AI in Radiology 8
3.3 Barista 8
4 Постановка задачи 9
4.1 Работа с данными 9
4.2 Создание модели 10
4.3 Интерпретация метрик 10
5 Обоснование 11
5.1 Дружелюбные сообщения об ошибках 11
5.2 Интерактивность 11
5.3 Малый порог входа 12
6 О программе 12
6.1 Окно создания и открытия проектов 12
6.2 Окно проекта 12
6.3 Вкладка «Настройки» 13
6.4 Вкладка «Разметка данных» 13
6.4.1 Вкладка «Галерея» 13
6.4.2 Вкладка «Разметка» 13
6.5 Вкладка «Данные» 14
6.5.1 Вкладка «Загрузчик данных» 14
6.5.2 Вкладка «Предобработка» 15
6.6 Вкладка «Модель» 16
6.6.1 Вкладка «Конструктор» 16
6.6.2 Вкладка «Параметры обучения» 23
6.7 Вкладка «Обучение» 25
7 Пример использования 26
8 Дальнейшие улучшения 30
9 Заключение 31
10 Приложение 32
Список литературы 41

📖 Введение

За последние несколько лет искусственный интеллект и нейросети пробрались практи­чески во все сферы жизни. И хоть теоретические выкладки в этой области появились уже давно, возможность создать имеющие практическое применение программы появи­лась 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, ко­гда ищите что-либо в поисковике, узнаете маршрут до нужной вам точки (с учетом пробок, конечно), проверяете прогноз погоды на ближайшие дни, заезжаете на парков­ку 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 профессиональных сферах: социо­логии, журналистике, лингвистике, и многих других областях.
В то же время практически все современные веб-сервисы, компьютерные программы и мобильные приложения основаны на графическом интерфейсе. Следующий по попу­лярности 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 по­строения остается программирование. В данной работе мы исследуем возможности ин­теграции альтернативного способа работы с нейросетями — графического интерфейса, а также постараемся разобраться, почему подобные приложения не появились раньше.

Возникли сложности?

Нужна качественная помощь преподавателя?

👨‍🎓 Помощь в написании
🎓 Дипломные 📘 Магистерские 📙 Диссертации 📗 Курсовые 📝 Статьи 📄 ВКР

✅ Заключение

В результате данной работы было создано приложение с графическим интерфейсом, позволяющее создавать и настраивать произвольные модели глубокого обучения с нуля практически без использования кода. Единственный элемент, настройка которого осу­ществляется традиционным способом был спроектирован с целью демонстрации раз­личных подходов к визуальной настройке и возможности перехода к графическому ин­терфейсу без потери гибкости интерфейса командной строки.
Получившаяся программа позволяет пользователю контролировать весь процесс обу­чения: загрузку данных, построение нейросети, выбор методов оптимизации и анализ качества. Система построена таким образом, что ее легко дополнять и совершенство­вать, главным достижением работы можно назвать разработку класса базового слоя, благодаря которому можно легко добавить в программу слой с произвольным преобра­зованием данных.
Несмотря на то, что возможности графического интерфейса не были реализованы в полной мере, уже сейчас система берет на себя большую часть работы пользователя, по умолчанию отображая дополнительную информацию об объектах, расположенных на экране, для получения традиционным способом которой пришлось бы провести допол­нительную работу.
Ссылка на исходный код программы: https://github.com/ispraf38/Learn2Learn
Нужна своя уникальная работа?
Срочная разработка под ваши требования
Рассчитать стоимость
ИЛИ
Поиск аналога

📕 Список литературы

[1] FR. K.. Engel, "Magnetic Tape-From the Early Days to the Present,"J. Audio Eng. Soc., vol. 36, no. 7/8, pp. 606-616, (1988 July.). doi:
[2] Michael M. Maynard. 2003. Univac I. Encyclopedia of Computer Science. John Wiley and Sons Ltd., GBR, 1813-1814.
[3] F. J. Corbato and V. A. Vyssotsky. 1965. Introduction and overview of the multics system. In Proceedings of the November 30-December 1, 1965, fall joint computer conference, part I (AFIPS ’65 (Fall, part I)). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 185-196. https://doi.org/10.1145/1463891.1463912
[4] Pilavakis, A.J. (1989). The Bourne Shell. In: UNIX Workshop. Macmillan Computer Science Series. Palgrave, London. https://doi.org/10.1007/978-1-349-19900-6_3
[5] Ramey C. Bash, the Bourne- Again Shell //Proceedings of The Romanian Open Systems Conference & Exhibition (ROSE 1994), The Romanian UNIX User’s Group (GURU). - 1994. - С. 3-5.
[6] Wadlow T. A. The xerox alto computer //Byte Magazine. - 1981. - Т. 6. - №. 9. - С. 58-68.
[7] Laplante A. Windows 3.0 //PC World. - 1991. - Т. 9. - №. 8. - С. 206-208.
[8] Huang Y. L. et al. ExBrainable: An Open-Source GUI for CNN-based EEG Decoding and Model Interpretation //arXiv preprint arXiv:2201.04065. - 2022.
[9] Jin H, Wagner MW, Ertl-Wagner B, Khalvati F. An Educational Graphical User Interface to Construct Convolutional Neural Networks for Teaching Artificial Intelligence in Radiology. Canadian Association of Radiologists Journal. 2022;0(0). doi:10.1177/08465371221144264
[10] Klemm S. et al. Barista-a graphical tool for designing and training deep neural networks //arXiv preprint arXiv:1802.04626. - 2018.
[11] O’Shea K., Nash R. An introduction to convolutional neural networks //arXiv preprint arXiv:1511.08458. - 2015.
[12] Baldi P., Sadowski P. J. Understanding dropout //Advances in neural information processing systems. - 2013. - Т. 26.
[13] Hinton G. E. et al. Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors //arXiv preprint arXiv:1207.0580. - 2012.
[14] Loshchilov I., Hutter F. Decoupled weight decay regularization //arXiv preprint arXiv:1711.05101. - 2017.
[15] Reddi S. J., Kale S., Kumar S. On the convergence of adam and beyond //arXiv preprint arXiv:1904.09237. - 2019.
...

🖼 Скриншоты

Оглавление, аннотация, введение
Содержание, введение, аннотация
Фрагмент подраздела

🛒 Оформить заказ

⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.
Предоставляемые услуги, в том числе данные, файлы и прочие материалы, подготовленные в результате оказания услуги, помогают разобраться в теме и собрать нужную информацию, но не заменяют готовое решение.
Укажите ник или номер. После оформления заказа откройте бота @workspayservice_bot для подтверждения. Это нужно для отправки вам уведомлений.

🔍 ПОХОЖИЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ

Интеллектуальное управление интенсивностью транспортных потоков на базе алгоритма машинного обучения с подкреплением ▣Магистерская диссертация ∑Информатика и вычислительная техника 2020 г. 4820 руб. РАЗРАБОТКА ВИРТУАЛЬНОЙ СРЕДЫ ДЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯ БЕСПИЛОТНЫХ АВТОМОБИЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ ▣Магистерская диссертация ∑Информационные системы 2018 г. 5750 руб. Разработка программного обеспечения для сравнения эффективности применения различных алгоритмов машинного обучения на данных из открытого репозитория ◩Бакалаврская работа ∑Информатика и вычислительная техника 2021 г. 4350 руб. Применение технологий смешанного машинного обучения при решении задач регрессии ◩Бакалаврская работа ∑Информатика и вычислительная техника 2021 г. 4000 руб. Построение классификационной модели на основе кластерного анализа с использованием машинного обучения ▣Магистерская диссертация ∑Программирование 2021 г. 5450 руб. Анализ спектров комбинационного рассеяния с помощью алгоритмов машинного обучения ◩Бакалаврская работа • 2019 г. 4750 руб. Анализ спектров комбинационного рассеяния с помощью алгоритмов машинного обучения ◩Бакалаврская работа • 2019 г. 3800 руб. Сравнение алгоритмов машинного обучения для задачи распознавания лиц ◩Бакалаврская работа ∑Прикладная информатика 2023 г. 4650 руб. СОЗДАНИЕ ПРОТОТИПА СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ВТОРЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ▣Дипломные работы, ВКР ∑Информационные системы 2019 г. 6500 руб. СОЗДАНИЕ ПРОТОТИПА СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ВТОРЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ▣Дипломные работы, ВКР ∑Информатика и вычислительная техника 2019 г. 3900 руб.

📎 БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА ПО ПРЕДМЕТУ «НЕЙРОННЫЕ СЕТИ»

Найдено работ: 38

Визуальная система контроля прохождения спортсменом лыжного спуска ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2017 г. 4850 руб. Разработка модифицированной нейронной сети адаптивной резонансной теории для решения задач распознавания изображений ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2016 г. 4700 руб. Разработка модифицированных алгоритмов обучения для нейронной сети адаптивной резонансной теории ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2016 г. 4750 руб. Рекуррентные нейронные сети в задаче анализа тональности текста ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2016 г. 4800 руб. Нейросетевое детектирование объектов в условиях ограниченного времени ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2016 г. 4850 руб. Исследование подходов к обучению нейронных сетей ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2016 г. 4650 руб. Применение нейросетевых технологий для определения пола и возраста человека на основе фотографии лица ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2017 г. 4600 руб. Определение размеров тела человека по изображениям с использованием нейронных сетей ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2021 г. 4600 руб. Добавление признаков композиций в функцию потерь модели MusicTransformer для настраиваемой генерации музыки ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2023 г. 4800 руб. Нейросетевые методы выделения сочинительных связей ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2023 г. 4700 руб. Использование искусственных нейронных сетей в задачах генерации музыки ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2022 г. 4700 руб. Применение нейронных сетей для распознавания пола и возраста человека на основе фотографий ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2021 г. 4600 руб. Генерация музыки с помощью нейронных сетей ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2020 г. 4750 руб. Разработка системы распознавания эмоций с использованием нейросетевых технологий ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2019 г. 4650 руб. Восстановление трехмерной сцены по набору изображений ◩Бакалаврская работа •Нейронные сети 2020 г. 4800 руб.
📋 Содержание 📖 Введение ✅ Заключение 📕 Литература 🖼 Скриншоты 🔍 Похожие 🛒 Купить ⬆️

Оценка стоимости

Пожалуйста, выберите предмет работы.
Пожалуйста, выберите тип работы.
Пожалуйста, укажите объем работы.
Пожалуйста, укажите срок выполнения.

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Каталог работ (211418)

Поиск работ


©2026 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.