Кафедра штучного інтелекту (ШІ)

Постійне посилання на фонд

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/52504

Переглянути

Перегляд Кафедра штучного інтелекту (ШІ) за Ключові слова "004.85:004.93’1:61](043.3)"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Класифікація онкологічних захворювань шкіри методами напівкерованого навчання
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Зарицький, Олексій Олексійович; Данилов, Валерій Якович
    Магістерська дисертація: 131c., 27 рис., 13 табл., 1 додаток, 12 посилань. Об’єкт дослідження – ідентифікація ракових захворювань шкіри. Предмет дослідження – використання методів напівкерованого навчання для покращення якості глибоких нейронних мереж для датасетів з великим відсотком нерозмічених даних, дослідження ефективності різних методів напівкерованого навчання для задачі ідентифікації ракових захворювань шкіри. Мета роботи – використання різних методів напівкерованого навчання для тренування базової моделі та порівняння її ефективності на тестовій вибірці. У цій роботі досліджено застосовність різних методів semisupervised learning для прикладної задачі, а саме задачі класифікації ракових захворювань шкіри по фотографіям, визначено найефективніші та найстабільніші методи для даного класу задач. У якості базової моделі взято просту згорткову нейронну мережу, яка навчалася за допомогою методів Proxy Labeling, Democratic Co-train, MixMatch, Ladder Network у різних модифікаціях та з різними значеннями гіперпараметрів на датасеті HAM10000 із 10% та 5% розмічених даних у тренувальній вибірці. Метричні показники всіх навчених варіантів моделей було порівняно та використано для аналізу найефективнішого методу напівкерованого навчання для даної задачі. Найефективнішими та найстабільнішими методами виявилися Ladder Network та Democratic Co-Train з учителем ResNet18. Результати цієї роботи рекомендується використовувати для навчання класифікаційних моделей в медичних даних. Результати цієї роботи були апробовані на міжнародній конференції.