Использование технологий AutoML для решения задач мониторинга

Резюме: Цель: обосновать актуальность использования подхода и технологий автоматизированного машинного обучения (AutoML) для решения задач мониторинга. Представлена методология использование данного подход на примере задач мониторинга животных на аэрофотоснимках. Материалы и методы: в статье описана архитектура программного приложения автоматизированного машинного обучения свёрточных нейронных сетей на базе генетического алгоритма, а также методология её использования при решении задач мониторинга. Результаты: проведено тестирование (валидация) представленной системы на примере решения задач распознавания животных на аэрофотоснимках. Выводы: показаны преимущества и недостатки, особенности реализации, области при- менения подхода и технологий AutoML.

Ключевые слова: automl, глубокое обучение, машинное обучение, data mining, свёрточные нейронные сети.

V.A. Sobolevskii

Using automl technologies to solve monitoring problems

Summary: Purpose: to substantiate the relevance of using the approach and technologies of automated machine learning (AutoML) to solve monitoring problems. The methodology for using this approach was described using the example of problems of monitoring animals on aerial photographs. Materials and methods: the article describes the architecture of a software application for automated machine learning of convolutional neural networks based on a genetic algorithm, as well as the methodology for its use in solving monitoring problems. Results: testing (validation) of the presented system was carried out using the example of solving problems of animal recognition on aerial photographs. Conclusions: the advantages and disadvantages, implementation features, areas of application of the AutoML approach and technologies are shown.

Keywords: automl, deep learning, machine learning, data mining, convolution neural networks.

DOI: 10.34219/2078-8320-2024-15-1-90-97