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 »