Совершенствование бизнес-процессов компании с использованием технологий ML для распознавания изображений

В 1ой главе в ходе исследования были осмотрены методы машинного обучения для анализа изображения, как и классические, так и современные. Также был проведен обзор современных библиотек машинного обучение для проведения работ с изображениями. В 2ой главе были рассмотрены основные виды систем машинного обучения для распознавания изображений и в каких сфера они могут применятся: • Классификации изображений • Биометрические системы распознавания • Системы символьного распознавания • Big Data и ML Во 3ей главе была проведена успешная разработка системы на основе нейронных сетей для распознавания изображения: • Проведен сбор данных • Подключение нейронной сети • Обучение на собранных данных • Классовая классификация тестовых изображений В 4ой главе был проведен обзор 3ех готовых систем для распознавания изображения. Выявлены их достоинства и недостатки. Исследование показало, что машинное обучение стало неотъемлемою частью бизнеса. И если компании хотят выходить в лидеры индустрии и иметь весомые преимущества перед конкурентами, то им следует вкладываться в машинное обучение.