Использование классификационных методов машинного обучения в дефектоскопии

Abstract

В последние годы, с ростом производительности персональных компьютеров и появлением программных продуктов, позволяющих в полной её мере реализовать, применение методов машинного обучения набирает всё большую популярность. В этой статье сделан обзор наиболее популярных методов машинного обучения в контексте дефекто- и структуроскопии. Выбор методов определялся в первую очередь импакт-фактором имеющихся публикаций, а также собственным опытом применения перечисленных методов. Также упор был сделан на классификационные методы машинного обучения как имеющие наиболее низкий порог вхождения и в большинстве своём не требующие значительных знаний в области машинного обучения и его математического аппарата. Таким образом, классификация - это раздел машинного обучения, задачей которого является определение принадлежности произвольного объекта к одному из классов на основе прецедентов. В данной статье рассмотрены основные классификационные методы машинного обучения. Приведено краткое теоретическое описание, даны примеры применения классификационных методов машинного обучения в дефектоскопии.