БЕЙНЕЛЕРДІ КЛАССИФИКАЦИЯЛАУ ҮШІН НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕРГЕ ТРАНСФЕРТТІК ОҚЫТУДЫ ҚОЛДАНУ
Authors: Сатыбалдина Д.Ж. 
Published: October 2023

В последние годы машинное обучение применяется в различных областях и приложениях, и его использование продолжает увеличиваться. Сложные задачи требуют большого количества данных и времени для обучения, и данные нужно пометить для обучения с учителем. Трансферное обучение позволяет сократить объем исходных данных и время обучения или повысить точность решения интеллектуальной задачи. В работе представлены результаты экспериментальных исследований по распознаванию статических жестов рук на основе предлагаемой нами модели глубокой нейронной сети, с традиционным полным обучением на всех параметрах, и сверточной нейронной сети архитектуры VGG-16, предобученной с использованием концепции трансфера обучения. Программная реализация системы распознавания жестов выполнена с использованием Python- библиотек обработки изображений, полученных с глубинного сенсора захвата изображений. Производительность предлагаемой в работе модели глубокой нейронной сети сравнивается с моделью трансферного обучения для модифицированной архитектуры VGG-16. Ключевые слова: глубокое обучение, сверточная нейронная сеть, трансфер обучения.
Соңғы жылдары машиналық оқыту әртүрлі салаларда және қолданбаларда қолданылады және оны пайдалану артып келеді. Күрделі тапсырмаларды шешу үшін көп деректер мен уақыт қажет, ал деректер бақыланатын оқыту үшін белгіленуі керек. Трансферттік оқыту бастапқы деректер көлемін және оқу уақытын қысқартуға немесе интеллектуалды мәселені шешудің дәлдігін арттыруға мүмкіндік береді. Бұл мақалада біз ұсынған терең нейрондық желі үлгісіне негізделген статикалық қол қимылдарын тану бойынша эксперименталды зерттеулердің нәтижелері келтірілінген, барлық параметрлер бойынша дәстүрлі толық оқыту және трансферттік оқыту тұжырымдаманы пайдалана отырып алдын ала дайындалған VGG-16 архитектурасының конволюциялық нейрондық желісі алынып отыр. Қимылдарды тану жүйесін бағдарламалық қамтамасыз етулуі Python кескінді өңдеу кітапханалары арқылы терең суретке түсіру сенсорынан алынып жасалыңды. Ұсынылған терең нейрондық желі моделінің өнімділігі модификацияланған VGG-16 архитектурасы үшін трансферттік оқыту моделімен салыстырылады. Түйін сөздер: терең оқыту, конволюциялық нейрондық желі, трансферттік оқыту.
In recent years, machine learning has been applied in various fields and applications, and its use continues to increase. Complex tasks require a lot of data and time to train, and the data needs to be labeled for supervised training. Transfer learning allows reducing the amount of raw data and learning time, and improving the accuracy of solving an intellectual problem. This paper presents the results of experimental studies on the static hand gesture recognition based on our proposed deep neural network model, with traditional full learning on all parameters, and a convolutional neural network of the VGG-16 architecture, pre-trained using the concept of transfer learning. Software implementation of the gesture recognition system was made using Python image processing libraries obtained from the image capture sensor. The performance of the proposed deep neural network model is compared with the model for the modified VGG-16 architecture and the transfer learning. Keywords: deep learning, convolutional neural network, transfer learning.