Все началось несколько месяцев назад, я увидел видео Ted Talk на тему Обучение компьютеров распознаванию изображений. Это был потрясающий разговор от Фей Фей Ли, и я был очень вдохновлен. Я начал верить, что могу превратить свою машину из тупой в умную (кому не нужны такие сверхспособности в эту эпоху Марвел).
У меня внезапно отняли сон, я просто не мог отвлечься, пытаясь что-то классное с машинным обучением, но, к сожалению, я понятия не имел, как это сделать, но я знал, что не собираюсь отказываться от этого.
Поэтому я сделал то, что сделал бы каждый в 21 веке; Поиск Гугл; и я был поражен огромными ресурсами, доступными по этой теме. В тот момент мне казалось, что мир вращается вокруг меня, но я почему-то застрял в углу, и теперь у меня есть много причин, чтобы прикрыть их.
Прочитав все основы предмета, я решил, что пришло время построить что-то крутое-у-у-уууууууууууууууууууууууууууууууууууууее системаууууууууууууууууууууууууууное (время выставить напоказ свою суперсилу). Это произошло в то время, когда Питон (не змея) стал моим другом. Затем я сосредоточился на машинном обучении на Python и наткнулся на замечательный пакет scikit-learn. Боже мой! Это было похоже на открытие золотого рудника.
В конце концов я придумал проект, который я хотел попробовать, потому что я считаю, что на самом деле нельзя сказать, что вы чему-то научились, пока не научитесь применять его по-своему. Проект был сосредоточен на распознавании символов нигерийского номерного знака по изображениям автомобиля. После выполнения некоторых действий по обработке изображений я дошел до того, что мне нужно было отнести каждое изображение персонажа к нужной категории, и я обнаружил, что это проблема классификации при контролируемом обучении.
Я углубился в документацию пакета обучения sci-kit и просмотрел несколько видеоуроков, записанных во время pycon 2015 и scipy 2015. Мне не терпелось разработать свою собственную модель, и после тщательных исследований и обучения в течение пары недель я наконец получил то, что Я хотел. Ура! Это было лучшее, что случилось в тот день. Именно во время обучения модели я понял, насколько важно иметь хорошие наборы данных для обучения.
Качество вашего результата такое же хорошее, как и качество вашего набора тренировочных данных.
После экспериментов с моей первой моделью машинного обучения мне понадобилась модель для задачи распознавания символов нигерийских номерных знаков. Для этого мне нужно было сделать снимок более 50 номерных знаков и сегментировать символы на них. Затем я соответствующим образом обозначил изображение. Метка - это текст символа. Потребовалось время, чтобы получить 10 образцов для каждого персонажа, и мне пришлось синтезировать некоторые редкие, такие как Z & Q.
Теперь у меня есть работающая модель машинного обучения, которая может классифицировать персонажей номерных знаков (теперь я знаю, что такое суперсила).
Пока это был хороший опыт, и мои ноги уже приклеены к обучающемуся дросселю, так что я не собираюсь останавливаться в ближайшее время.
