Loading...

Няколко Deep Learning проекта, перфектни за начинаещи

Няколко Deep Learning проекта, перфектни за начинаещи

Извадете телефона си, включете предната си камера и се погледнете. Шансът телефонът да разпознае лицето ви (ако не сте изключили тази функция) и да го огради в квадратче, е доста голям. Тази функция, която ние вече почти не забелязваме, е резултат от развитието на Deеp Learning.

Deep Learning е подразделение на машинното обучение (Мachine learning), вдъхновено от структурата на човешкия мозък, работещо благодарение на Artificial Neural Networks (Изкуствени невронни мрежи). Този вид машинно обучение изключва ръчното дефиниране на информацията и го оставя изцяло на невронната мрежа. Например, ако искаме да създадем програма, която да различава котки и кучета, няма да е необходимо да задаваме точните дефиниции на „котка“ и „куче“ на ръка, а просто ще дадем на програмата 1000 образа на котка и 1000 образа на куче и тя сама ще дефинира белезите, по които да ги различава. За да видите невронните мрежи в действие можете да видите видеото най-долу.  

Котките и кучетата са само едно от нещата, които всеки начинаещ в сферата на Deep Learning може да направи, за да упражни знанията си. По-долу ще ви предложим още няколко подобни проекта, но преди това, можете да намерите данните за котките и кучетата тук, както и кода за създаването на модела.

Класификация на образи

Колекцията с данни CIFAR-10 включва огромен брой образи от различни категории – коли, птици, коне, камиони и тн. Целта на проекта е да създадете програма, която да успее да различи кой образ към коя категория принадлежи, което е и една от най-използваните функции на Deep Learning. Данни и код.

Разпознаване на човешки лица

Deep Learning значително подобри качеството на разпознаването на лица за добро или лошо. Създаването на такъв модел ще ви запознае с откриването на обекти и ще ви научи как да намирате най-различни неща в изображения. Кодът за този проект – тук.

Класификация на музикални жанрове

Този проект е за малко по-напреднали в сферата. Принципът на разпознаването на жанрове е сходен с класификацията на образи, но малко по-сложен. Тук се намесват спектрограми и MFCC, които вашият модел ще анализира, за да може да разпознае жанра на някоя песен. Данните и кода можете да намерите тук и тук.

Тези няколко проекта са напълно достатъчни, за да упражните знанията си по Deep Learning. Ако всичко това ви се струва интересно, предстоящият ни курс Deep Learning е за вас. Той е подходящ за хора с основни познания по програмиране, умения за боравене с променливи, конструкции за управление, списъци, функции и задължителни познания по математика на ниво 12-и клас. Желателно е да имате опит с елементи от „висшата“ математика като основи на статистиката и математическия анализ, както и познания по езика Python. Започваме на 2 декември, запишете се сега! Кой ще бъде вашият първи проект?


Можем ли да използваме бисквитки?
Ние използваме бисквитки и подобни технологии, за да предоставим нашите услуги. Можете да се съгласите с всички или част от тях.
Назад
Функционални
Използваме бисквитки и подобни технологии, за да предоставим нашите услуги. Използваме „сесийни“ бисквитки, за да Ви идентифицираме временно. Те се пазят само по време на активната употреба на услугите ни. След излизане от приложението, затваряне на браузъра или мобилното устройство, данните се трият. Използваме бисквитки, за да предоставим опцията „Запомни Ме“, която Ви позволява да използвате нашите услуги без да предоставяте потребителско име и парола. Допълнително е възможно да използваме бисквитки за да съхраняваме различни малки настройки, като избор на езика, позиции на менюта и персонализирано съдържание. Използваме бисквитки и за измерване на маркетинговите ни усилия.
Рекламни
Използваме бисквитки, за да измерваме маркетинг ефективността ни, броене на посещения, както и за проследяването дали дадено електронно писмо е било отворено.