<|user|>
Как обратное распространение помогает в обучении нейронной сети?</s>
<|assistant|>
При обучении сети минимизируется ошибка между предсказанием сети и реальным значением. Функция ошибки и все операции в нейронной сети дифференцируемы, а значит можно взять производную от каждой функции, таким образом зная производные можно отрегулировать параметры нейронной сети, чтобы на следующем примере эта ошибка была чуть меньше, а сеть решала поставленную задачу чуть лучше. Производные в данном случае необходимы для того, чтобы знать вклад каждого параметра в общую ошибку, и изменяя их пропорционально этому вкладу ошибку делать меньше.</s>
<|user|>
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?</s>
<|assistant|>
Для построения такой ML-системы, я бы предложил следующую архитектуру и пайплайн обучения:

Предобработка данных
Прежде всего, объедините все имеющиеся данные и произведите предобработку, включая нормализацию и аугментацию изображений. Нормализация поможет модели сосредоточиться на важных особенностях, а аугментация позволит увеличить объем данных для обучения.

Сегментация и детектирование объектов
Чтобы обучить модель выделять координаты объектов различных классов, можно применить алгоритмы сегментации и детектирования объектов, такие как Mask R-CNN или YOLO. В качестве промежуточного решения можно использовать предобученную модель и дообучить ее на вашем датасете с 1000 размеченных снимков из областной больницы.

Оценка риска
Для определения категории риска от 1 до 5 используйте 1000 снимков из публичного датасета. Обучите модель классификации, возможно, с применением техник трансферного обучения. Вы можете использовать известные архитектуры, такие как ResNet, Inception или EfficientNet, в качестве отправной точки.

Вероятность наличия рака
Используйте 5000 двоично размеченных снимков для обучения модели бинарной классификации, которая будет определять вероятность наличия рака. Можно использовать ту же архитектуру, что и для определения категории риска, но с измененным выходным слоем для бинарной классификации.

Обучение с применением неразмеченных данных
Для улучшения результатов можно использовать неразмеченные данные (20000 снимков) с применением техник обучения без учителя или полу-надзорного обучения, таких как кластеризация, автоэнкодеры или алгоритмы согласованного обучения.

Ансамбль моделей
Для получения итоговой системы можно объединить все обученные модели с использованием техник ансамбля, таких как стекинг, бэггинг или бустинг, чтобы повысить точность и стабильность результатов.

Плюсы такого подхода:

Использование специализированных моделей для каждой задачи позволяет получить более точные результаты
Применение техник трансферного обучения и ансамблей может улучшить производительность моделей
Возможность использовать неразмеченные данные для улучшения результатов с помощью обучения без учителя или полу-надзорного обучения
Минусы такого подхода:

Больше моделей в системе может привести к увеличению сложности и накладным расходам на инфраструктуру
Потребуется больше времени на настройку и обучение каждой модели
Интеграция нескольких моделей может представлять сложности при адаптации системы к новым условиям или данным</s>
