Привет!
В последнее время машинное обучение и data science в целом приобретают все большую популярность. Постоянно появляются новые библиотеки и для тренировки моделей машинного обучения может потребоваться совсем немного кода. В такой ситуации можно забыть, что машинное обучение — не самоцель, а инструмент для решения какой-либо задачи. Мало сделать работающую модель, не менее важно качественно презентовать результаты анализа или сделать работающий продукт.
Я хотел бы рассказать о том, как создал проект по распознаванию рукописного ввода цифр с моделями, которые дообучаются на нарисованных пользователями цифрах. Используется две модели: простая нейронная сеть (FNN) на чистом numpy и сверточная сеть (CNN) на Tensorflow. Вы сможете узнать, как сделать практически с нуля следующее:
-
создать простой сайт с использованием Flask и Bootstrap;
-
разместить его на платформе Heroku;
-
реализовать сохранение и загрузку данных с помощью облака Amazon s3;
-
собрать собственный датасет;
-
натренировать модели машинного обучения (FNN и CNN);
-
сделать возможность дообучения этих моделей;
-
сделать сайт, который сможет распознавать нарисованные изображения;
Для полного понимания проекта желательно знать как работает deep learning для распознавания изображений, иметь базовые знания о Flask и немного разбираться в HTML, JS и CSS.
Читать полностью »
