Для разработки свёрточной нейронной сети «Судостроительная отрасль в России» были использованы данные о судостроительных предприятиях, типах построенных судов, технологиях и материалах. Цель проекта - создание модели, способной анализировать и прогнозировать тенденции в судостроительной отрасли, определять потенциальные проблемы и предлагать решения для их устранения. Нейронная сеть будет обучаться на исторических данных, что позволит предсказывать будущие тенденции и помогать принимать обоснованные решения в сфере судостроения.
Название: «Разработка свёрточной нейронной сети «Судостроительная отрасль в России»»
Тип: Научный проект
Объект исследования: Судостроительная отрасль в России
Предмет исследования: Применение свёрточной нейронной сети в анализе данных судостроительной отрасли
Методы исследования: Машинное обучение, анализ данных, обработка изображений
Научная новизна: Применение свёрточной нейронной сети для оптимизации процессов в судостроительной отрасли
Цель проекта: Создание эффективной модели свёрточной нейронной сети для анализа данных судостроительной отрасли
Проблема: Недостаток эффективных инструментов для анализа и оптимизации процессов в судостроительной отрасли
Целевая аудитория: Специалисты и исследователи в области судостроения, компании и предприятия судостроительной отрасли
Задачи проекта:
1. Сбор и подготовка данных для обучения нейронной сети
2. Разработка архитектуры свёрточной нейронной сети
3. Обучение и тестирование модели на реальных данных
4. Оценка эффективности и применимости модели в судостроительной отрасли
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- Сбор и подготовка данных
- Особенности данных в судостроительстве
- Выбор типа нейронной сети
- Определение параметров и слоев сети
- Выбор оптимизатора и функции потерь
- Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
- Обучение и оценка модели
- Оценка эффективности модели
- Возможности применения в практике судостроения