XXVII Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы

Кривцов К.И. 1

---

1Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение – лицей г.Татарска

Семенова Н.Н. 1

---

1Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение – лицей г.Татарска

Работа в формате PDF

1.3 MB

Муниципальное бюджетное общеобразовательное

учреждение – лицей г.Татарска

ПРОЕКТ

СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ

КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Автор: Кривцов Константин Игоревич,

9А класс

Руководитель: Семенова Наталья Николаевна,

учитель информатики,

высшая квалификационная категория

Татарск, 2025 г.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………….3

1.Роль и значение классификации изображений в современном мире…………………….....………….........................................................................5

2. Платформа Machine Learning for Kids как инструмент для обучения классификации изображений…………................................................................8

3. Этапы создания и обучения модели классификации изображений в Machine Learning for Kids.…...............................................................................14

4. Разработка модели классификации дорожных знаков для беспилотных автомобилей на Machine Learning for Kids........................................................12

ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………....19

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ……………………………20

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире цифровые изображения стали неотъемлемой частью нашей жизни. Объемы изображений, генерируемых каждый день, растут экспоненциально. Это создает огромную потребность в автоматизированных системах для обработки и анализа изображений. Классификация изображений, как одно из ключевых направлений компьютерного зрения, находит применение в самых разных областях: от медицинской диагностики и беспилотных автомобилей до обеспечения безопасности и электронной коммерции.

Для успешного решения задачи классификации изображений необходимо тщательно подойти к выбору набора данных. Разнообразие и объем данных напрямую влияют на способность модели к обобщению и точность классификации. Важно учитывать баланс классов в наборе данных, чтобы избежать предвзятости в обучении модели. Подготовка данных включает в себя не только сбор изображений, но и их предварительную обработку, такую как изменение размера, нормализация и аугментация.

Разработка эффективных моделей машинного обучения для классификации изображений является важной и актуальной задачей современной науки и техники. Простота освоения и широкие возможности платформы Machine Learning for Kids предоставляет прекрасную возможность для обучения и знакомства с основами машинного обучения даже для начинающих пользователей.

Цель: Создание и обучение модели машинного обучения для классификации изображений с использованием платформы Machine Learning for Kids, демонстрирующей принципы и возможности машинного обучения в области компьютерного зрения.

Задачи:

1. Изучить основы машинного обучения и принципы классификации изображений.

2. Выбрать и подготовить набор данных изображений для классификации.

3. Освоить интерфейс и функциональные возможности платформы Machine Learning for Kids.

4. Создать и обучить модель классификации изображений на основе выбранного набора данных.

5. Оценить качество и эффективность обученной модели.

6. Проанализировать результаты и сделать выводы о возможностях применения машинного обучения для классификации изображений.

Гипотеза: создание модели машинного обучения, способной классифицировать изображения с определенной точностью, используя платформу Machine Learning for Kids, демонстрируя базовые принципы машинного обучения.

Оценка качества обученной модели является важным шагом в цикле машинного обучения. Используя метрики, такие как точность, полнота и F1-мера, можно объективно оценить способность модели правильно классифицировать изображения. Анализ матрицы ошибок позволяет выявить слабые места модели и определить направления для ее улучшения. В конечном итоге, успешная модель классификации изображений, созданная с помощью Machine Learning for Kids, станет демонстрацией возможностей машинного обучения для решения реальных задач и вдохновит на дальнейшие исследования в этой области.

1.Роль и значение классификации изображений в современном мире

С развитием технологий машинного обучения, классификация изображений становится все более продвинутой и адаптивной. Методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), продемонстрировали впечатляющие результаты в решении сложных задач классификации изображений, превосходя традиционные подходы. Эти сети способны автоматически извлекать иерархические признаки из изображений, позволяя компьютерам понимать и интерпретировать визуальные данные на уровне, приближающемся к человеческому восприятию.

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам обучаться на данных без явного программирования.

Вместо того чтобы описывать алгоритм решения задачи пошагово, мы предоставляем компьютеру набор данных, позволяющий ему самостоятельно выявить закономерности и зависимости, а затем использовать их для решения новых, аналогичных задач (Рис.1).

Рис 1. Разделы искусственного интеллекта

В современном мире цифровой информации, насыщенном бесчисленным количеством изображений, ключевую роль играет автоматическое распознавание и классификация визуальных данных. От социальных сетей, где миллионы изображений загружаются ежедневно, до медицинских учреждений, где анализ рентгеновских снимков и томограмм способствует ранней диагностике заболеваний, классификация изображений является фундаментальной задачей. В сфере безопасности, системы видеонаблюдения используют алгоритмы классификации для обнаружения подозрительной активности и несанкционированного доступа. Электронная коммерция активно применяет классификацию изображений для автоматической категоризации товаров, улучшения пользовательского опыта и оптимизации поиска.

Трансформация сельского хозяйства происходит благодаря применению дронов и спутниковых снимков, где классификация изображений помогает в мониторинге посевов, определении заболеваний растений и оптимизации использования удобрений. В автономных транспортных средствах, классификация изображений играет решающую роль в распознавании дорожных знаков, пешеходов и других транспортных средств, обеспечивая безопасное передвижение. В области науки, классификация изображений позволяет автоматизировать анализ микроскопических изображений, астрономических снимков и данных дистанционного зондирования Земли.

Эффективные методы классификации изображений позволяют получить ценную информацию из визуальных данных, автоматизировать рутинные задачи и принимать обоснованные решения в различных областях. Развитие машинного обучения и глубокого обучения открывает новые возможности для создания более точных и надежных систем классификации изображений, способных справляться с большими объемами данных и сложными визуальными сценами.

Таблица 1

Применение классификации изображений в различных сферах

Таким образом, в будущем, можно ожидать еще большего распространения и интеграции классификации изображений в различные сферы деятельности, что приведет к повышению эффективности, безопасности и улучшению качества жизни. Рост доступности вычислительных ресурсов и облачных платформ способствует дальнейшему развитию и внедрению машинного обучения, делая классификацию изображений более доступной и востребованной для решения широкого спектра задач.

В заключение, развитие машинного обучения и глубокого обучения открывает новые горизонты для классификации изображений, делая ее более точной, надежной и доступной. Ожидается, что в ближайшие годы мы увидим еще больше инновационных приложений классификации изображений, которые изменят наш мир к лучшему. Дальнейшие исследования в этой области будут сосредоточены на создании более адаптивных, устойчивых и эффективных алгоритмов, способных справляться с возрастающими объемами визуальных данных и сложными задачами.

2. Платформа Machine Learning for Kids как инструмент для обучения классификации изображений

Machine Learning for Kids – это интуитивно понятная и образовательная платформа, разработанная специально для знакомства детей и начинающих с основами машинного обучения. Её особенностью является визуальный интерфейс программирования, основанный на блоках Scratch, что упрощает процесс создания и обучения моделей машинного обучения даже для пользователей без опыта программирования. Платформа поддерживает различные типы проектов, включая классификацию текста, чисел, звуков и, что особенно важно для нашего проекта, изображений.

Благодаря интеграции с популярными сервисами машинного обучения, такими как IBM Watson, пользователи могут создавать свои собственные модели, не заботясь о сложностях низкоуровневого программирования и настройки инфраструктуры. Machine Learning for Kids предоставляет пошаговые инструкции и примеры проектов, которые помогают пользователям быстро освоить основные концепции машинного обучения и применить их на практике. В контексте классификации изображений, платформа позволяет создавать собственные наборы данных изображений, обучать модели на этих данных и оценивать результаты.

Обучение классификации изображений на Machine Learning for Kids включает несколько этапов. Сначала пользователь собирает набор данных, разделяя изображения на разные категории. Затем, используя визуальный редактор, он создает проект и обучает модель, выбирая алгоритм машинного обучения и настраивая параметры. После обучения модель можно использовать для классификации новых изображений, а платформа предоставляет инструменты для оценки точности и эффективности модели.

Таблица 2

Преимущества использования Machine Learning for Kids

Таким образом, Machine Learning for Kids предоставляет отличную возможность для знакомства с принципами классификации изображений, развития навыков программирования и машинного обучения, а также для создания собственных проектов в области компьютерного зрения.

3. Этапы создания и обучения модели классификации изображений в Machine Learning for Kids

Процесс создания и обучения модели классификации изображений в Machine Learning for Kids можно разделить на несколько ключевых этапов. Первый этап – это сбор и подготовка данных. Необходимо создать набор данных, состоящий из изображений, разделенных на различные категории, которые мы хотим научить модель распознавать. Важно, чтобы набор данных был достаточно большим и разнообразным, чтобы модель могла хорошо обобщать и не переобучаться. Каждый набор данных должен содержать изображения, представляющие объект в разном освещении, ракурсах и фонах, чтобы обеспечить модели наибольшее количество информации для обучения.

Второй этап – создание проекта в Machine Learning for Kids. Пользователь выбирает тип проекта «Классификация изображений» и задает названия для каждой категории. Затем он загружает изображения из подготовленного набора данных, распределяя их по соответствующим категориям. Платформа позволяет просматривать загруженные изображения и проверять правильность распределения.

Третий этап – обучение модели. Пользователь выбирает алгоритм машинного обучения и настраивает параметры обучения. Machine Learning for Kids предлагает несколько вариантов алгоритмов, каждый из которых имеет свои особенности и подходит для разных типов задач. После выбора алгоритма, пользователь запускает процесс обучения, во время которого платформа анализирует изображения и строит модель, способную отличать одну категорию от другой.

Четвертый этап – оценка и тестирование модели. После завершения обучения, пользователь может протестировать модель, загрузив новые изображения и проверяя, насколько хорошо она их классифицирует. Machine Learning for Kids предоставляет инструменты для оценки точности и эффективности модели, такие как матрица ошибок и отчет о классификации. Если модель показывает плохие результаты, можно вернуться к предыдущим этапам, изменить параметры обучения или добавить больше данных в набор данных.

Пятый этап – улучшение модели. Если результаты тестирования оказались неудовлетворительными, необходимо провести работу по улучшению модели. Это может включать в себя добавление новых данных, изменение параметров обучения или выбор другого алгоритма. Важно анализировать ошибки, которые делает модель, и принимать решения на основе этих данных. Например, если модель часто путает две определенные категории, можно добавить больше изображений, представляющих эти категории, или изменить параметры обучения, чтобы увеличить чувствительность модели к различиям между ними.

Шестой этап – интеграция модели в проект. После того, как модель достигла приемлемой точности, ее можно интегрировать в различные проекты. Machine Learning for Kids позволяет экспортировать модель в виде кода, который можно использовать в Scratch, Python или других языках программирования. Это позволяет создавать интерактивные проекты, которые используют классификацию изображений для различных целей, например, для создания игр, распознавания объектов на фотографиях или автоматической сортировки изображений.

Седьмой этап – повторное обучение и обновление модели. Важно помнить, что модель классификации изображений не является статичной. Со временем могут появляться новые данные или изменяться характеристики изображений, что может привести к снижению точности модели. Поэтому необходимо периодически проводить повторное обучение модели, используя новые данные и обновляя параметры обучения. Это позволит поддерживать актуальность модели и обеспечивать ее высокую производительность в долгосрочной перспективе.

Таблица 3

Этапы создания модели классификации изображений

В заключение, создание и обучение модели классификации изображений в Machine Learning for Kids – это циклический процесс, включающий сбор и подготовку данных, создание проекта, обучение модели, оценку и тестирование, улучшение модели, интеграцию в проект и повторное обучение. Каждый этап имеет свои особенности и требует внимания к деталям. Следуя этим этапам и проводя тщательный анализ результатов, можно создать эффективную модель классификации изображений, которая будет полезна для различных задач и проектов. Machine Learning for Kids предоставляет удобные инструменты и интуитивно понятный интерфейс, делая процесс обучения машинного обучения доступным для детей и начинающих.

4. Разработка модели классификации дорожных знаков для беспилотных автомобилей на Machine Learning for Kids

Разработка модели классификации дорожных знаков для беспилотных автомобилей представляет собой захватывающую и практичную задачу, особенно когда используется платформа Machine Learning for Kids. Эта платформа, разработанная для обучения искусственному интеллекту детей и начинающих, позволяет создавать простые, но эффективные модели машинного обучения без необходимости глубоких знаний в программировании или статистике. Классификация дорожных знаков является критически важной функцией для автономных транспортных средств, поскольку от точности распознавания зависит безопасность движения и адекватное реагирование на дорожную обстановку.

Machine Learning for Kids предоставляет интуитивно понятный интерфейс, который позволяет обучать алгоритмы классификации с использованием визуальных блоков и перетаскивания. Это делает процесс обучения модели доступным для широкой аудитории, включая людей без опыта в программировании. В контексте классификации дорожных знаков, платформа позволяет использовать собранный набор изображений, содержащий различные типы знаков, такие как «Стоп», «Уступи дорогу», «Ограничение скорости» и другие. Эти изображения служат основой для обучения модели, которая учится распознавать уникальные особенности каждого знака: форму, цвет, символы.

Рис 2. ИнтерфейспрограммыMachine Learning for Kids

Процесс разработки начинается с подготовки набора данных, где каждое изображение дорожного знака присваивается соответствующей категории (ДАТАСЕТ).

Рис 3. Пример категории Датасета

Классы для обучения необходимо назвать в точности, как названы папки, в которых лежат картинки для обучения.

Чем больше изображений разных типов знаков и разных условий освещения и ракурсов будет в наборе данных, тем более надежная и точная получится модель.

Рис 4. Настройка Датасета

Затем, используя Machine Learning for Kids, модель обучается на этих данных. Платформа предлагает различные алгоритмы машинного обучения, которые можно использовать для классификации изображений, например, алгоритм k-ближайших соседей (k-NN) или наивный байесовский классификатор. Выбор алгоритма зависит от размера набора данных и желаемой точности.

Рис 5. Настройка Датасета

Рис 6. Распознание изображений

После обучения модель необходимо протестировать, чтобы оценить её эффективность. Machine Learning for Kids предоставляет инструменты для проведения тестов, позволяя загружать новые изображения дорожных знаков и проверять, правильно ли модель их классифицирует.

Далее необходимо проверить правильность обученности нашей модели распознания дорожных знаков.

Рис 7. Проверка обученности

Далее создаём пустую сцену с блоком «Обучить модель» и скачиваем её.

Рис 8. Сцена для обучения модели

Если модель показывает низкую точность, необходимо внести коррективы: либо улучшить качество набора данных, добавив больше примеров или исправив ошибки в маркировке, либо попробовать другой алгоритм обучения. Iterations по уточнению модели часто необходимы для достижения желаемой точности.

Рис 9. Результата проверки

Для тестирования нашей модели создайте пустую сцену Scratch с вашей моделью, где разместили блок «Обучить новую модель» и скачайте эту сцену (Сохранить на свой компьютер).

В конечном итоге, разработанная модель классификации дорожных знаков может быть интегрирована в более сложную систему управления беспилотным автомобилем. Machine Learning for Kids позволяет экспортировать модель в различные форматы, что упрощает её интеграцию с другими платформами и языками программирования. Хоть такая модель и может быть не настолько сложной, как промышленные аналоги, она является отличной отправной точкой для понимания принципов работы машинного обучения и его применения в реальных задачах, связанных с автономным транспортом.

Данный проект представляет собой успешный пример комплексного подхода к решению сложных задач. Он сочетает в себе инновационные технологии, эффективное управление и ориентацию на долгосрочные результаты. Успешная реализация проекта способствует укреплению позиций организации, повышению ее конкурентоспособности и созданию положительного имиджа в обществе. Результаты проекта могут быть использованы для дальнейшего развития и совершенствования аналогичных инициатив, а также для распространения передового опыта и знаний. Полученные уроки и выводы станут ценным активом для будущих поколений профессионалов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение, разработка модели классификации дорожных знаков с использованием Machine Learning for Kids представляет собой ценный образовательный опыт и практическое применение машинного обучения для будущих беспилотных автомобилей. Платформа обеспечивает доступность и простоту создания моделей, позволяя даже начинающим разработчикам экспериментировать с алгоритмами классификации изображений. Хотя полученная модель может не обладать точностью промышленных решений, она служит отличной отправной точкой для понимания принципов машинного обучения и их использования в реальных задачах, связанных с автономным транспортом. Постоянное улучшение качества набора данных, выбор оптимального алгоритма и тестирование модели позволяют добиться приемлемой точности и интегрировать её в более сложные системы управления беспилотными автомобилями. Этот процесс подчёркивает важность машинного обучения в разработке автономных транспортных средств и предоставляет возможность для дальнейших исследований и инноваций в этой области.

В ходе реализации проекта использовались инновационные подходы к решению возникающих проблем, что позволило не только минимизировать негативные последствия, но и извлечь ценные уроки для будущих инициатив. Команда проекта продемонстрировала высокий уровень профессионализма, слаженности и ответственности, что обеспечило эффективное взаимодействие между различными заинтересованными сторонами. Мониторинг и оценка прогресса осуществлялись на регулярной основе, что позволило своевременно выявлять отклонения от запланированных показателей и принимать корректирующие меры.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Алексеев А. А. Цифровизация производства / А. А. Алексеев // Academy. - 2019. - № 1. - С. 32-33.

2. Алнафра И. Применение методов машинного обучения в системе управления интеллектуальной собственностью на основе технологии блокчейн / И. Алнафра, А. С. Николаев, Е. Л. Богданова // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. - 2019. - № 2 - С. 9-14.

3. Васильев, В. И. Системы технического зрения / В. И. Васильев. - М.: Машиностроение, 2009. - 392 с.

4. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. - М.: Техносфера, 2012. - 1104 с.

5. Курпатов, М. С. Распознавание образов: методы и приложения / М. С. Курпатов, Е. А. Кузнецов. - СПб.: Наука и Техника, 2011. - 304 с.

6. Ник, Дж. Алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения / Дж. Ник. – М.: ДМК Пресс, 2015. – 336 с.

7. Саймон, Д. Оптимальная фильтрация / Д. Саймон. – М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2006. – 512 с.

8. Форсайт, Д. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. Форсайт, Дж. Понс. - М.: Вильямс, 2004. - 928 с.

9. Шлезингер, М. И. Распознавание образов: методы обучения и алгоритмы / М. И. Шлезингер, В. Главáч. - Киев: Naukova Dumka, 2011. - 720 с.

10. Шапиро, Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Г. Стокман. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с.