Программа предложения автономных сокетов на основе искусственного интеллекта: опыт проектирования сокетов

Для планируемого к созданию программного обеспечения на основе искусственного интеллекта культи всех пациентов были отсканированы с помощью 3D-сканера Artec Eva Lite. Отсканированные образцы были сохранены в виде облаков точек. Части гнезд протезов, используемых теми же пациентами, также сканировались с помощью того же сканера и записывались.

Набор точечных данных, состоящий из совпадений культи и лунки, полученных от пациентов, использовался для программного обеспечения.

Для обучения модели искусственного интеллекта создана рабочая среда, в которой на компьютере можно использовать библиотеки и инструменты искусственного интеллекта. Для этого была создана первая платформа обработки данных Anaconda. После этого были установлены язык программирования Python и библиотека глубокого обучения Tensorflow, добавлены другие библиотеки, необходимые для обучения модели искусственного интеллекта, и подготовлена ​​рабочая среда. Алгоритм глубокого обучения использовался в модели искусственного интеллекта, разработанной для обучения данных. Целью использования глубокого обучения, которое является одним из самых современных и популярных алгоритмов искусственного интеллекта, является достижение более точных результатов за счет повышения производительности и уровня точности. Во-первых, набор данных на 90 % зарезервирован для обучения и на 10 % для тестирования. Затем была создана модель глубокого обучения с использованием модели Sequantial(), выбранной из библиотеки Keras. Всего в модели используется 7 слоев, первый из которых является входным, а последний — выходным. В то время как «relu» используется в качестве функции активации для входного слоя и промежуточных слоев, «линейная» функция используется для выходного слоя. При создании модели в качестве оптимизатора был выбран «Адам». В модели, обученной в общей сложности с 500 «повторениями», «размер партии» равен 5. Затем обученная модель была протестирована с тестовыми данными, и был достигнут уровень успеха 61%. После этого модель и вес были записаны. После завершения обучения модели была разработана новая программа Python. Ранее разработанные модели и веса загружались во время работы программы и использовались для предложения сокета для новых данных штампа. При запуске программы запрашивается имя пня, для которого запрашивается сокет.

Таким образом, программа предлагает новый сокет после получения набора данных от пользователя и тестирования его в обученной модели. Эта трехмерная модель сокета отображается пользователю через графическую библиотеку Python Plotly.