9 этапов нейросетевого проекта

9 этапов, из которых состоит нейросетевой проект:

1️⃣ Описание проекта и техническое задание. На этом этапе обсуждается концепция, критерии успешности проекта, в частности, необходимая точность.

2️⃣ Сбор базы для пилотного проекта. Собираем первую минимально необходимую базу и пробуем. Для базы изображений, как правило, бывает достаточно несколько сотен изображений.

3️⃣ Создание пилотного проекта. Он должен показывать приемлемый результат, а бюджет укладываться в допустимые значения.

4️⃣ Подбор архитектуры нейронной сети. Самая творческая часть. Пробуются различные варианты.

5️⃣ Сбор полной базы (датасета). Вначале делают ТЗ на сбор и разметку. Затем собирают саму базу, приводят данные и разметку к единому формату.

6️⃣ Проверка на тестовой базе. Очень важный момент - проверка датасета. Также важно проверить, насколько репрезентативен и сбалансирован датасет.

7️⃣ Интеграция в работающую систему. Важно понимать, откуда берутся данные для обработки нейронной сетью и куда отправляются результаты. Требуется ли защита данных. Надо найти оптимальное решение.

8️⃣ Контроль нейросети в процессе работы. После запуска необходимо проверить, все ли корректно работает на боевых данных.

9️⃣ Дальнейшее усовершенствование. Очень часто бывает, что спустя какое-то время хорошо работающая нейросеть начинает чаще ошибаться. Это вызвано появлением новых данных. Иногда достаточно собрать новый датасет, учитывающий новые реалии, и переобучить существующую нейросеть на новых данных. А иногда необходимо заново работать с архитектурой нейросети. Зависит от того, насколько сильно изменились данные.

Хотите подробнее узнать об искусственном интеллекте и нейросетях❓ Приходите к нам на курс «Искусственный интеллект и нейросети»❗

Ссылка на курс: https://www.tetractys.online/aineuralnetwork