Архив статей журнала
В работе рассматривается один из этапов определения кода товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности для товаров, входящих в целевую группу «обувь», состоящий в анализе изображений товарных позиций, присутствующих в сопроводительных документах. Приведено обоснование применения сверточных нейронных сетей для классификации изображений. Рассмотрены возможные подходы к построению специализированных нейросетевых классификаторов. Проведен сравнительный анализ эффективности подходов, основанных на дообучении существующих классификаторов (transfer learning) и на построении сверточных сетей, обученных только на размеченных данных выбранного товарного ассортимента. Исследованы вопросы получения обучающей выборки путем парсинга специализированных сайтов и получения элементов выборки с помощью систем искусственного интеллекта, специализирующихся на генерации изображений по запросу.
Автоматическая идентификация и классификация нейронов в микропрепаратах нервной ткани имеет важное значение при изучении воздействия ионизирующего излучения на головной мозг. Оценка состояния клеток ЦНС специалистом вручную является трудоемким и субъективным процессом, в то время как алгоритмы машинного обучения показали потенциал в автоматизации этой задачи. В данной работе были использованы 81 фотоизображение препаратов гиппокампа мышей, на которых выделяли клетки без видимых повреждений, легко-измененные и дистрофические. Для каждой клетки вычислялись следующие параметры: Площадь, Округлость и Структурная сложность ядра. Данные параметры использовались для обучения классификатора RandomForestClassifier с использованием библиотеки scikit learn. Точность классификации составила 68%, при этом наиболее значимым признаком оказалась структурная сложность ядра. Предложенный классификатор может служить основой для автоматической системы анализа нейронов в микропрепаратах головного мозга.