Рубрики
Без рубрики

Введение в глубокое обучение с помощью Python (Keras) : Создание распознавателя цифр

Обо мне вы можете прочитать дальше!! Я старший студент факультета математики и вычислительной техники Индийского технологического института в БХУ (Варанаси). Проблема, которую я хотел решить, была в порядке, так что начинаем…

Автор оригинала: Shreemoyee Sarkar.

Обо мне вы можете прочитать дальше!!

Я старший студент факультета математики и вычислительной техники Индийского технологического института в БХУ (Варанаси).

Проблема, которую я хотел решить

Итак, приступаем к глубокому обучению? Распознавание изображений? Решение этой проблемы: Распознавание цифр, вероятно, самый простой и быстрый способ испачкать руки. Теперь python-это мой язык, когда дело доходит до этого домена, так что поехали!

Что именно мы делаем?

Это очень предварительная проблема. Мы собираемся создать глубокий классификатор, который будет распознавать рукописные цифры с точностью около 98%. Это лучшая часть, вы можете поиграть с моделью и повысить точность.

Какие технологии вам понадобятся?

Как я уже сказал, Python, безусловно, является самым простым языком, когда речь заходит о создании моделей машинного обучения. Поэтому я взял Python. Однако для построения следующей модели вам потребуется установить следующие библиотеки:

  1. зернышко
  2. Scipy и зависимости (python -m pip install –user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose)
  3. Keras (sudo pip install keras)

Процесс ……

После установки все, что вам нужно, – это испачкать руки в обучении Керасу. Я напишу еще один пост об обучении тому же, если кто-нибудь из вас, читателей, предложит это, дайте мне знать в комментариях.

Сталкивался ли я с какими-либо трудностями?

Это простая проблема, братья!

Ключевые выносы!

Найти правильную архитектуру глубокой сети может быть непросто. У вас должна быть убийственная интуиция, которая, конечно, приходит с практикой. Как новичок, ваш первый шаг-попробовать различные архитектуры: глубокую, мелкую, плоскую, узкую. Найдите сладкое место в своем наборе проверки. Постепенно у тебя будет расти этот инстинкт!

Как я уже говорил: тренируйся, пачкай руки!

Вот, держи! Код и все такое прочее!

Проверьте мой проект, размещенный на GitHub по адресу: https://github.com/shreemoyee/Digit-Recognizer-/blob/master/Digit%20Recognizer.ipynb Следующие шаги, очевидно, должны начать строить что-то большее и лучшее! Оставайтесь с нами!!