Все да, но готовых инструментов под конкретную задачу найти скорее всего не получится, то что гуляет в интернете хорошо для самообучения, но для дела все равно приходится ковыряться с конкретной задачей и ее особенностями.
Использование нейронных сетей не поддается четкому прогнозу.
Нельзя заранее сказать что под эту задачу можно обойтись таким то объемом данных.
Обучение нейронных сетей это задача исследования, при этом если хочешь решать задачу по простому (не привнося в алгоритмы своих собственных знаний, реализуя их в классических детерменированных алгоритмах), то задача - с нуля! а значит данных должно быть не просто много,
а даже больше чем казалось бы требуетсяНапример недостаточно сети давать только котиков и собачек, если надо их находить, а возможно придется давать и рыбок, слоников и машинки, чтобы она в принципе могла бы решать задачу, а то найдет ваша сеть в качестве главного признака не форму или пропорции животного, а к примеру угол поворота головы (абстрактный пример - коты чаще будут смотреть в камеру а собаки в бок) или еще хуже, как оператор размечает вокруг животного квадратик, у кошечек левее пикселов чаще больше сделает и сеть тут же на этот принзак сагрится, т.е. дай сети еще и картинки без животного а в выходы добавь и этот результат.
И заказчику эту мысль донесите, что нейронные сети это про данные, правильный их подбор (например нельзя чтобы в обучающей выборке была только одна черная кошечка а все остальные - пятнистые, сеть может не принять этот признак и потом давать на таких ложный отказ) их обработку, разметку, внесение искажений и шумов (которые могут появиться в продакшене), типовой пример увеличения обучающей выборки за счет поворотов каждого изображения (например все 360 градусов по 2-5 и в догонку отражения и т.п. И денег на это может потратиться больше чем на собственно обучение нейросетей.
p.s. про детерменированные алгоритмы, если существует возможность упрастить жизнь нейросети, каким то другим алгоритмом выделив к примеру угол поворота изображения, поворачивая его всегда верно, то обучающую выборку можно уже не снабжать всеми поворотами, облегчая нагрузку на сам этап обучения