title: Visual system for tuning machine learning and data processing algorithms
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Коваленко Кира Иосифовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kovalenko Kira Iosifovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Исправников-Габер Федор Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: IspravnikovGaber Fedor Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Авдюшенко Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Avdusenko Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:02:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:02:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068175
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41985
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Модели глубокого обучения стали незаменимыми в различных научных областях, привнося все больше новых подходов к решению самых разных задач. Однако сложность и необходимость наличия технических знаний для разработки и настройки этих моделей, зачастую ограничивают их доступность. Данная работа представляет программу Learn2Learn, позволяющую создавать и настраивать модели машинного обучения с помощью графического интерфейса интуитивно понятного пользователям, а также исходный код и пояснения к нему.
  
  Мы продемонстрируем методы, позволяющие интегрировать программирование в нашу систему, благодаря чему она не потеряет в гибкости по сравнению с традиционными способами настройки нейросетей, а также создадим сложную нейросеть, решающую задачу обнаружения объектов на изображении, не написав при этом ни единой строчки кода.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Deep learning models have become indispensable in various scientific fields, bringing more and more new approaches to solving a wide variety of problems. However, the complexity and the need for technical expertise to develop and tune these models often limits their availability. This work presents the Learn2Learn program, which allows you to create and customize machine learning models using a user-friendly graphical interface, as well as the source code and explanations for it.
  
  We will demonstrate methods that allow programming to be integrated into our system, thanks to which it will not lose in flexibility compared to traditional methods for setting up neural networks, and we will also create a complex neural network that solves an object detection problem without writing a single line of code.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Python
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Графический интерфейс
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Python
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GUI
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Visual system for tuning machine learning and data processing algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Визуальная система настройки алгоритмов машинного обучения и настройки данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st068175.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41985/2/st068175.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 4,63 MB
resources.filename: reviewSV_st068175_Ispravnikov_Gaber_Fedor_Andreevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41985/3/reviewSV_st068175_Ispravnikov_Gaber_Fedor_Andreevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,95 kB