Tool for data pre-processing and iterative learning of neural networks

Bc. Kristián Malák

Bakalářská práce

Anotace:

Táto Bakalárska práca popisuje tvorbu aplikačného rozhrania pre súkromnú spoločnosť. Dané aplikačné rozhranie bude použité ako súčasť nástroja na tréning neurónových sietí, ktoré budú používané na detekciu povrchových chýb, vo výrobe. Spomínaný nástroj natrénuje neurónovú sieť pomocou techniky zvanej iteratívne učenie. Z technického hľadiska, aplikačné rozhranie (API), sprostedkuje službu iteratívneho učenia tým, že umožnuje opakovaný tréning neurónovej siete. Toto sa deje bez stráty už nadobudnutých znalostí a s pribúdajúcimi dátami. Taktiež API umožňuje použitie neurónovej siete na inferenciu. Za účelom demonštrácie funkčnosti API, bol vytvorený frontend v jazyku Javascript. Taktiež boli vykonané experimenty, s API, porovnávajúce iteratívne a neiteratívne učenie s učitelom.

Abstract:

This Bachelor thesis describes building of an application interface for a private company. This application interface is to be used as a part of a tool designed for training neural networks, which will be used for detecting surface defects, in manufacturing. Said tool will train a neural network by employing a technique called iterative learning. Technically, the application interface (API), provides the service of iterative learning by allowing a neural network to be trained repeatedly. This is done without loosing previous training experience, and on growing datasets. It also allows for use of the neural network for inference. To demonstrate the functionality of the API a companion Javascript frontend was developed. Furthermore, experiments were performed, with the API, comparing iterative and non-iterative learning.

Keywords

Machine learning, Deep learning, Neural network, Convolutional neural network, Autoencoder, Iterative learning, API, AI, Machine vision, Image segmentation, Surface defect detection

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 12. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 11. 2. 2022
• Vedoucí: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Filip Lux

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Bakalářský studijní program / obor:
Informatika / Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka