Личный кабинет

Дипломная работаИнформационные технологии

Готовая работа №135769 от пользователя Успенская Ирина

Развертывание простой нейросети для классификации объектов на изображениях с помощью Docker-контейнера

Name: Развертывание простой нейросети для классификации объектов на изображениях с помощью Docker-контейнера
Price: 1750.00 RUB

1 750 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 70

Год написания: 2025

Успенская Ирина

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. ТЕХНОЛОГИИ И ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ СОЗДАНИЯ НЕЙРОСЕТИ В DOCKER-КОНТЕЙНЕРЕ 8
1.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 8
1.2. DOCKER КАК СРЕДА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ И РАЗВЕРТЫВАНИЯ ПРИЛОЖЕНИЙ 13
1.3. УСТАНОВКА И НАСТРОЙКА НЕОБХОДИМЫХ КОМПОНЕНТОВ 18
1.4. СОЗДАНИЕ ПРОСТОЙ НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ 27
ГЛАВА 2. РАЗВЕРТЫВАНИЕ НЕЙРОСЕТИ В DOCKER-КОНТЕЙНЕРЕ 31
2.1. СОЗДАНИЕ DOCKER-ОБРАЗА С НЕЙРОСЕТЬЮ 31
2.2. ЗАПУСК И ТЕСТИРОВАНИЕ КОНТЕЙНЕРА С НЕЙРОСЕТЬЮ 37
2.3. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ С КОНТЕЙНЕРОМ ЧЕРЕЗ API 43
2.4. МАСШТАБИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ РЕСУРСАМИ КОНТЕЙНЕРА 47
ГЛАВА 3. ОПТИМИЗАЦИЯ И УЛУЧШЕНИЕ РАБОТЫ НЕЙРОСЕТИ В DOCKER-КОНТЕЙНЕРЕ 51
3.1. ТЮНИНГ ГИПЕРПАРАМЕТРОВ НЕЙРОСЕТИ 51
3.2. ОБНОВЛЕНИЕ МОДЕЛИ НЕЙРОСЕТИ В КОНТЕЙНЕРЕ 55
3.3. МОНИТОРИНГ И АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОНТЕЙНЕРА 59
3.4. РЕЗЕРВНОЕ КОПИРОВАНИЕ И ВОССТАНОВЛЕНИЕ ДАННЫХ В КОНТЕЙНЕРЕ 63
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 68
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 71

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

В последние годы наблюдается стремительный рост интереса к искусственному интеллекту и машинному обучению, что связано с их широким применением в различных областях, таких как медицина, финансы, транспорт и многие другие. Одной из наиболее перспективных и востребованных технологий в этой области является использование нейронных сетей для решения задач классификации, регрессии и других типов анализа данных. Классификация объектов на изображениях, в частности, стала одной из наиболее актуальных задач, поскольку визуальная информация играет ключевую роль в принятии решений и автоматизации процессов. С развитием технологий обработки изображений и алгоритмов глубокого обучения стало возможным создавать модели, которые могут эффективно распознавать и классифицировать объекты на изображениях с высокой точностью.
Однако, несмотря на значительные достижения в области нейронных сетей, развертывание и использование таких моделей в реальных приложениях часто сталкивается с рядом проблем. Одной из основных трудностей является необходимость в создании стабильной и предсказуемой среды для выполнения моделей, что особенно важно при работе с различными библиотеками и зависимостями, которые могут конфликтовать друг с другом. В этом контексте использование контейнеризации, в частности Docker, становится весьма актуальным. Docker позволяет разработчикам упаковывать приложения и их зависимости в единый контейнер, который может быть развернут на любой платформе, что значительно упрощает процесс развертывания и управления приложениями.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

ГЛАВА 1. ТЕХНОЛОГИИ И ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ СОЗДАНИЯ НЕЙРОСЕТИ В DOCKER-КОНТЕЙНЕРЕ
1.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Создание нейросети для классификации объектов на изображениях представляет собой сложную задачу, которая требует использования различных технологий и инструментов, а также глубокого понимания основных понятий, связанных с нейронными сетями. В последние годы Docker стал популярным инструментом для разработки, тестирования и развертывания приложений, включая нейросети. Docker позволяет создать изолированную среду, в которой можно легко управлять зависимостями и конфигурациями, что особенно важно в контексте машинного обучения и глубокого обучения. В этом разделе мы подробно рассмотрим технологии и инструменты, необходимые для создания нейросети в Docker-контейнере, а также основные понятия, связанные с нейронными сетями.
Для начала, важно понимать, что нейронные сети являются частью более широкой области машинного обучения и искусственного интеллекта. Нейронные сети представляют собой алгоритмы, вдохновленные структурой и функциональностью человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые обрабатывают входные данные и генерируют выходные данные. Каждый нейрон принимает входные сигналы, применяет к ним весовые коэффициенты, а затем передает результат следующему слою нейронов. Важным аспектом нейронных сетей является обучение, которое происходит за счет изменения весов на основе ошибки, вычисленной во время обратного распространения сигнала [1].

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Ахметов В. М. Разработка системы компьютерного зрения для определения вида фракции щебня: магистерская диссертация : дис. – 2024. URL: https://elar.urfu.ru/handle/10995/140530 (дата обращения: 13.05.2025).

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Развертывание простой нейросети для классификации объектов на изображениях с помощью Docker-контейнера

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net