Проектирование и разработка системы для поиска схожих объектов интеллектуальной собственности с использованием нейросетевого подхода.

Целью работы является разработка системы для поиска схожих объектов интеллектуальной собственности с помощью нейросетевого подхода. В процессе разработки были изучены способы построения архитектуры нейросетей, а также методы их обучения. В качестве основных были выбраны такие способы построения сетей как перенос обучения и тонкая настройка. Были проанализированы такие фреймворки для работы с нейронными сетями как Keras, Theano и TensorFlow, методы и классы данных библиотек. Для того, чтобы обучение занимало адекватное количество времени, была использована платформа с возможностью подключения графического процессора – Colaboratory. В результате была получена модель нейронной сети с показателем точности 98% на тестовой выборке и разработана система, которую можно использовать для идентификации схожих изображений. Ее внедрение в процесс обработки поступающих заявок позволит значительно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на данную работу.