<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
Как обратное распространение помогает в обучении нейронной сети?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Обратное распространение (Backpropagation) является одним из основных методов обучения нейронных сетей. Он позволяет оптимизировать веса связей между нейронами сети, чтобы минимизировать ошибку на выходе сети.

В процессе обратного распространения, сначала сеть получает входные данные, которые передаются через несколько слоев нейронов, пока не достигнут выходные данные. Затем, сравнивая выходные данные с желаемыми результатами, считается ошибка. Далее, эта ошибка распространяется обратно через сеть, с помощью алгоритма, который определяет, как каждый вес влияет на ошибку, и сколько нужно его изменить для уменьшения ошибки. Это делается с помощью вычисления градиента функции потерь по весам нейронов во всех слоях сети.

Таким образом, обратное распространение позволяет нейронной сети корректировать свои веса в соответствии с ошибками, допущенными на предыдущих этапах обучения. Более того, обратное распространение позволяет нейронной сети учитывать связи между различными нейронами и слоями в сети, что делает обучение более эффективным.<|im_end|>
<|im_start|>user
объясни попроще, как будто мне 5 лет<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Давай представим, что нейронная сеть это ваша группа в детском саду. Вашей группе задают по очереди разные вопросы, и дети на них отвечают, и в самом конце ваша группа дает ответ, который дети давали чаще всего на этот вопрос. На конце нейронной сети сидит строгий воспитатель, когда нейронная сеть ошибается, воспитатель ругает деток которые неправильно ответили на вопрос. И уже в следующий раз, когда этих деток будут спрашивать тот же самый вопрос, они будут уже отвечать правильно и нейронная сеть будет реже ошибаться. Строгий воспитатель это обратное распространение ошибки.<|im_end|>
<|im_start|>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?<|im_end|>
<|im_start|>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<|im_end|>