title: Проблемы реализации - Namangan Institute of Engineering and Technology nammti uz
text: Проблемы реализации. Хотя ИИ предлагает многообещающие решения, его
  реализация не лишена проблем:
  - Создание набора данных: жизненно важен комплексный набор данных, состоящий из
  изображений различных коконов. Качество процесса разделения ИИ зависит от широты и
  глубины этого набора данных.
  - Интеграция с существующими системами: многие операции по шелководству все еще
  могут полагаться на традиционные методы. Интеграция современных решений на базе
  искусственного интеллекта может потребовать значительных изменений.
  - Затраты: первоначальная настройка, включая обучение модели ИИ и ее интеграцию в
  существующие системы, может быть дорогостоящей. Однако долгосрочные выгоды с точки
  зрения эффективности и качества часто оправдывают затраты.
  Методы: 1. Сбор данных: Первым шагом на пути к разделению коконов с помощью ИИ является сбор данных.
  Собраны изображения в высоком разрешении различных коконов, как хороших, так и
  дефектных. Каждое изображение маркируется, обозначая положение и качество кокона.
  2. Обработка изображений: Эти изображения обрабатываются с использованием таких методов, как сверточные
  нейронные сети (CNN). CNN, тип алгоритма глубокого обучения, превосходно справляется с
  задачами распознавания изображений. Они могут выявить сложные закономерности и
  различия, которые могут быть незаметны человеческому глазу.
  3. Модельное обучение: Используя размеченный набор данных, модель ИИ обучается различать коконы разного
  качества. Чем больше данных используется моделью, тем выше ее точность.
  Преимущества:
  1. Эффективность:
  Namangan Institute of Engineering and Technology nammti.uz 10.25.2023
  Pg.393
  ИИ может обрабатывать и классифицировать коконы гораздо быстрее, чем ручные
  методы, что приводит к увеличению производства.