Контроль качества продукции с использованием методов глубокого машинного обучения

Основная цель данной работы - продемонстрировать эффективность применения алгоритмов глубокого машинного обучения в деятельности различных коммерческих компаний. Создание интеллектуальных систем для поддержки различных коммерческих проектов - довольно актуальная задача на сегодняшний день. В работе описывается применение сверточных нейросетевых моделей для решения задачи распознавания различных продуктов, использующихся при приготовлении пиццы. Обсуждается возможность использования таких моделей для поддержки принятия решений в бизнес-процессах. Также в работе рассматриваются важнейшие этапы построения интеллектуальных систем - сбор данных и их предварительная обработка.