Давай представим, что мы работаем с рентгеновскими снимками молочных желез (маммография). У нас есть:
1. 1000 снимков из областной больницы, размеченных врачами из этой же больницы на bounding boxы разных классов (злокачественные и доброкачественные опухоли, злокачественные и доброкачественные кальцинаты, утолщения кожи и так далее)
2. 5000 снимков из разных больниц, размеченных бинарно - есть рак на снимке или нет
3. 1000 снимков из публичного датасета, размеченных на категорию риска от 1 до 5 (1 - наименьший риск рака, 5 - наибольший)
4. 20000 неразмеченных снимков

Задача - построить ML-систему, которая бы выдавала следующее на выход:
1. Координаты объектов различных классов
2. Категорию риска от 1 до 5
3. Вероятность наличия рака (от 0 до 1)

Как бы ты выстроил архитектуру такой системы и как бы построил пайплайн обучения? Какие есть варианты, какие у них плюсы и минусы?
spam lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor creativity violence