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Rassmatriwaütsq tri nowye modeli glubokih konwolücionnyh nejronnyh setej dlq klassifikacii list'ew rastenij tomatow. Srawniwaetsq proizwoditel'nost' dopolnennogo i ishodnogo naborow dannyh s ispol'zowaniem sowremennyh modelej, takih kak AlexNet, GoogLeNet, VGG16, MobileNetV2, SqueezeNet, ResNet-18, ResNet-50 i ResNet-101 s transfernym obucheniem. V knige rassmatriwaütsq bolezni rastenij tomata: rannqq i pozdnqq gnil', bakterial'naq pqtnistost', listowaq plesen', wirus mozaiki, mishenewidnaq pqtnistost', listowaq pqtnistost' Septoria, wirus zheltogo skruchiwaniq list'ew i listowoj miner. Temperatura i otnositel'naq wlazhnost' wozduha igraüt wazhnuü rol' w sozdanii blagopriqtnyh uslowij sredy dlq razwitiq boleznej rastenij. Prognozirowanie ätih parametrow osuschestwlqetsq s pomosch'ü modelej ARIMA, Prophet, Long Short-Term Memory i Bilinear Long Short-Term Memory s bajesowskoj optimizaciej.