Построение ML-системы для анализа маммографических снимков включает несколько шагов, включая предобработку данных, архитектуру модели и ее обучение.

Пайплайн обучения может быть следующим:

1. Предобработка данных:
- Предварительная обработка данных, включая ресайз и нормализацию, чтобы привести изображения к одному размеру и унифицировать цветовую палитру.
- Создание обучающего, валидационного и тестового наборов данных.
- Аугментация данных, чтобы увеличить разнообразие изображений и сбалансировать количество снимков разных классов.

2. Архитектура модели:
- Использование глубокой сверточной нейронной сети (CNN), такой как ResNet, для классификации изображений и обнаружения объектов.
- Добавление различных слоев для выполнения конкретных задач, таких как слои детекции объектов для определения координат различных классов объектов.
- Включение механизма обратной связи для улучшения точности модели.

3. Обучение модели:
- Обучение модели на обучающем наборе данных с использованием оптимизатора, такого как Adam, и функции потерь, такой как кросс-энтропия.
- Оценка модели на валидационном наборе данных, чтобы выбрать лучшие гиперпараметры.
- Тестирование модели на тестовом наборе данных для оценки ее точности.
- Существует несколько вариантов для построения архитектуры модели, которые могут использоваться для решения поставленных задач. Одним из возможных вариантов является использование сверточных нейронных сетей для обнаружения объектов и классификации изображений.

Плюсы такого подхода:

- CNN-модели хорошо подходят для задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и классификация изображений.
- Система может быть построена на основе уже существующих архитектур моделей, что ускорит процесс обучения.

Минусы:

- Подобные модели могут быть сложными и трудоемкими для обучения.
- Требуется большой набор данных для обучения модели, включая маркированные данные для разных классов объектов.

Также можно использовать модели, основанные на глубоком обучении, которые используют нейронные сети с различными архитектурами для обнаружения объектов, определения категории риска и оценки вероятности наличия рака. Для этого можно использовать различные архитектуры нейронных сетей, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) и т.д.

Например, для задачи обнаружения объектов можно использовать Faster R-CNN, RetinaNet, YOLOv4, EfficientDet и другие архитектуры. Для определения категории риска можно использовать модели на основе CNN, такие как VGG, ResNet, Inception и т.д. Для оценки вероятности наличия рака можно использовать различные модели, например, LSTM или CNN-LSTM.

Пайплайн обучения для такой системы может включать следующие шаги:

1. Предобработка данных: конвертация изображений в тензоры, нормализация, аугментация данных и т.д.

2. Обучение моделей: обучение моделей для каждой задачи, используя соответствующие алгоритмы оптимизации и функции потерь.

3. Оценка качества моделей: оценка качества моделей на тестовых данных, используя метрики, такие как точность, полнота, F1-мера, ROC-кривая и т.д.

4. Оптимизация гиперпараметров: оптимизация гиперпараметров моделей, таких как количество слоев, количество нейронов, скорость обучения и т.д.

5. Интеграция моделей: интеграция всех моделей в единую систему, которая может выполнять все задачи.

6. Тестирование и деплоймент: тестирование системы на новых данных и деплоймент на рабочем окружении.

Плюсы использования моделей на основе глубокого обучения для такой системы:

- Высокая точность и эффективность в обнаружении объектов и определении категории риска.
- Можно использовать предварительно обученные модели и дообучать их на новых данных, что ускоряет процесс обучения и улучшает качество моделей.
- Можно использовать различные архитектуры и оптимизировать гиперпараметры для достижения лучших
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence