Курсовая работа на тему "Обучение нейронной сети для решения прикладной задачи анализа данных - курсовая работа [ID 52263]"

Предмет: Машинное обучение и анализ данных
Готовая курсовая работа на тему: Обучение нейронной сети для решения прикладной задачи анализа данных. Работа была написана в 2025 году и сдана на "хорошо".

Описание работы

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 6
1.1. Выбор набора данных 6
1.2. Анализ и очистка набора данных 11
1.3. Обзор ансамблевых методов машинного обучения 13
2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ 23
2.1. Создание нужных моделей 23
2.2. Формирование обучающей и тестирующей выборок 25
3. ТЕСТИРОВАНИЕ 27
3.1. Расчёт эффективности 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 32
ВВЕДЕНИЕ
Предметная область. В данной курсовой работе будет рассмотрено применение ансамблевых методов машинного обучения для задачи детектирования объектов на изображениях. Детектирование объектов является важной задачей в компьютерном зрении, применяемой в таких областях, как системы безопасности, автономные транспортные средства и медицинская диагностика. Цель работы — исследовать, как ансамблевые методы, такие как Bagging, Boosting и Stacking, могут улучшить точность и производительность распознавания объектов по сравнению с использованием отдельных моделей.
Также будет уделено внимание предварительной обработке изображений, необходимой для улучшения качества детектирования, и оценке эффективности различных методов с использованием стандартных метрик. В рамках работы будет проведен анализ популярных алгоритмов машинного обучения, таких как нейронные сети, SVM и деревья решений, а также использование инструментов, таких как OpenCV, TensorFlow и scikit-learn для реализации и обучения моделей. Сравнение ансамблевых методов с другими подходами позволит выделить их преимущества и ограничения в контексте задачи детектирования объектов.
Применение методов машинного обучения в области компьютерного зрения стало неотъемлемой частью развития технологий в последние десятилетия. Одним из самых распространенных и востребованных направлений является детектирование объектов на изображениях, которое имеет широкий спектр применения — от автономных транспортных средств до систем безопасности и обработки изображений в медицине.
Один из подходов к решению задач детектирования объектов на изображениях заключается в использовании ансамблевых методов. Ансамбли методов машинного обучения представляют собой комбинацию нескольких моделей, каждая из которых обучается на разных частях данных или с «…»