АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ПРИ КЛАСИФІКАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ ВІЙСЬКОВОЇ ТЕХНІКИ

Анотація

У статті проаналізовано ефективність алгоритмів машинного навчання при класифікації зображень військової техніки. Досліджено лінійну регресію, дерева рішень, метод опорних векторів та глибокі нейронні мережі за критеріями швидкості навчання, точності прогнозів, масштабованості та обчислювальних вимог.Встановлено, що нейронні мережі демонструють найвищу точність (96 %), але вимагають значних ресурсів і часу навчання (600 секунд). Метод опорних векторів забезпечує точність 88 % з помірним споживанням ресурсів, а випадкові ліси показують оптимальне співвідношення між точністю (85 %) та швидкістю навчання (80 секунд).Визначено ключові фактори ефективності: розмір даних, складність моделі, обчислювальні ресурси та якість вхідних даних. Проведені експерименти демонструють, що час навчання нейронних мереж та методу опорних векторів зростає лінійно пропорційно до збільшення кількості зображень, тоді як випадкові ліси демонструють нелінійне збільшення часу навчання, що вказує на їхню здатність більш ефективно обробляти великі масиви зображень військової техніки.Запропоновано оптимізаційні стратегії з використанням розподілених обчислень та паралельної обробки для підвищення швидкодії алгоритмів. Для глибоких нейронних мереж рекомендовано використання декількох GPU, що може значно зменшити час навчання моделі на великих наборах зображень.Окреслено перспективи створення гібридних моделей, що поєднують різні алгоритмічні підходи для підвищення ефективності та точності класифікації зображень військової техніки. Також важливим є впровадження процедур очищення та нормалізації даних для забезпечення високої якості вхідної інформації.