Neurális hálózat fejlesztése Small data típusú adathalmazra és összehasonlítása az irodalomban elérh

2020-2021 tavasz

Szoftver

Téma leírása

Neurális hálózat fejlesztése „Small data” típusú adathalmazra és összehasonlítása az irodalomban elérhető megoldásokkal

Development of deep neural network for “small data” type dataset and benchmarking with solutions in the literature

A mesterséges intelligencia elterjedésének egyik oka, hogy korábban elképzelhetetlen mennyiségű adat vált elérhetővé az interneten. Azonban nem minden feladat esetében van lehetőség korlátlan mennyiségű adat begyűjtésére. Sok esetben a nagy mennyiségű adat adott, de az adathalmaz nincs egyensúlyban, olyan értelemben, hogy egy-egy osztályból csak nagyon kevés mintát tartalmaz. Az ilyen „small data” feladatok kezelése külön kategória a mélytanulási feladatoknál.

Jelen feladat témája „small data” optimalizált neurális hálók fejlesztése nyílt és gyártási adathalmazokra. 

A feldolgozandó anyag és feladatok leírása:

  • Publikációkban megjelent megoldások áttekintése
  • Hálóépítési koncepció kidolgozása
  • Egyedi háló fejlesztése nyílt és gyártási adathalmazokra
  • A rendszer tesztelése
  • Eredmények elemzése
  • Dokumentáció készítése

Külső partner: Siemens

Maximális létszám: 2 fő

Konzulens

Lengyel László Dr. fényképe

Lengyel László Dr.
Tanszékvezető helyettes, egyetemi tanár

Q.B208.
+36 (1) 463-2870