У роботі розглянуто завдання побудови навчальної вибірки на основі використання навчання із частковим залученням вчителя. Обгрунтовано постановку завдання, пов'язану з поставленою проблемою. Показано, що одержання навчальної вибірки у ряді випадків є складним завданням, яке потребує значних обчислювальних та фінансових витрат. Використання машинного навчання із частковим залученням вчителя надало змогу розмітити немарковані дані і цим забезпечити створення маркованої вибірки достатнього обсягу. В роботі наведено приклади генерації навчальної вибірки, а також її використання для навчання нейронних мереж, які застосовуються для вирішення багатокласової задачі класифікації. Використовуючи цей підхід, можна одержати надійний набір даних, що складається з невеликої кількості ручних зображень і величезної кількості псевдорозмічених даних або доповнених даних. Використовуючи цей підхід, можна навчити класифікатор виявляти та класифікувати будь-які об'єкти на зображеннях з обмежувальними межами та маркувати їх відповідним чином.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"