Автоматизация подготовки данных для обучения глубокой нейронной сети на примере задачи идентификации уравнений по их графическим образам
Аннотация. В последнее время нейронные сети стремительно развиваются. Их всё чаще применяют для самых разных задач. Всякую нейронную сеть нужно обучить. Обучение напрямую влияет на качество её работы. Однако, сейчас есть много проблем в сфере машинного обучения. В частности, одной из них является подготовка данных для обучения. В этой работе на примере задачи идентификации математических функций по их графикам рассмотрена проблема подготовки обучающих данных. Для её решения была разработана программа, которая автоматически создаёт обучающую выборку по заданным параметрам. В основной части статьи рассказано о технологиях и методах, использованных при создании программы, а также описаны детали её разработки. В конце представлены примеры генерируемых данных, обсуждаются результаты их использования для обучения нейронной сети.
Содержание не найдено
Литература:
1. Проблемы формирования обучающей выборки в задачах машинного обучения / Кафтанников И.Л., Парасич А.В - Текст: электрнный // Вестник ЮУрГУ - 2016. - Т.16, № 3. С. 15-23. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-formirovaniya-obuchayuschey-vyborki-v-zadachah-mashinnogo-obucheniya/viewer (дата обращения 03.03.2023).
2. Формирование обучающей выборки в задачах машинного обучения. Обзор. / Парасич А. В., Парасич В. А., Парасич И. В. - Текст: электронный // Программные и аппаратные средства. - 2021. №4. - С. 61-68 – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-obuchayuschey-vyborki-v-zadachah-mashinnogo-obucheniya-obzor/viewer (дата обращения 03.03.2023).
3. Документация к программе gnuplot на английском языке. Официальный сайт. URL: https://gnuplot.sourceforge.net/docs/gnuplot.pdf Текст - электронный. (дата обращения 03.03.2023).
References:
1. Problems of training sample formation in machine learning tasks / Kaftannikov I.L., Paranich A.V. - Text: electronic // Vestnik YuUrGU - 2016. - Vol.16, No. 3. pp. 15-23. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-formirovaniya-obuchayuschey-vyborki-v-zadachah-mashinnogo-obucheniya/viewer (visiting date 03.03.2023).
2. Formation of a training sample in machine learning tasks. Review. / Parasich A.V., Parasich V. A., Parasich I. V. - Text: electronic // Software and hardware. 2021. №4. - pp. 61-68 – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-obuchayuschey-vyborki-v-zadachah-mashinnogo-obucheniya-obzor/viewer (visiting date 03.03.2023).
3. Documentation for the gnuplot program in English. Official website. URL: https://gnuplot.sourceforge.net/docs/gnuplot.pdf The text is electronic. (visiting date 03.03.2023).
Технологии и методы. При разработке программы учитывались как требования к обучающим данным, так и удобство использования такого генератора. При обучении нейронных сетей часто приходится экспериментировать с обучающей выборкой, следовательно при разработке программы—генератора нужно помнить об этом. Возможно, потребуется изменить объём выборки, или шаг построения графиков, может появиться новый класс функций и так далее.
Поэтому взаимодействие с генератором графиков организовано следующим образом. Сначала пользователь готовит текстовый файл, где записывает свои требования к обучающей выборке. Затем он при запуске программы передаёт её два аргумента: свой файл с запросом и имя директории, куда нужно сохранить данные. В указанной директории для к