Учим Нейронные Сети за 1 час! | Python Tensorflow & PyTorch YOLO | Хауди Хо | Дзен

• Обучение основам и продвинутым техникам работы с нейронными сетями за один час.  

• Нейросети захватывают мир, но пока только в переносном смысле.  

• Искусственная нейронная сеть ИНС — это математическая модель, обучающаяся и находящая взаимосвязи между данными.  

• Нейросети используются для распознавания объектов и классификации изображений.  

• Примеры применения: системы видеонаблюдения, машины Tesla.  

• В будущем нейросети могут стать основой для создания терминаторов.  

• Необходимы базовые знания языка Python и один час на просмотр урока.  

• Использование Google Colab и Jupyter Notebook для работы с нейросетями.  

• Google Colab позволяет запускать код в браузере и делиться им с друзьями.  

• Google Colab используется для обучения нейросетей и запуска кода в браузере.  

• Платформа предоставляет мощные ресурсы CPU, GPU и TPU.  

• Jupyter Notebook — среда разработки в браузере для работы с Python-кодом.  

• Нейросети работают на языке Python, который удобен и быстр в написании кода.  

• Python используется для создания ботов, сайтов и программ.  

• Изучение Python можно осуществить самостоятельно или на курсах.  

• Курсы по Python для веб-разработки предлагают обучение на реальных проектах.  

• Курсы включают изучение Java, Django и Linux.  

• Карьерный центр помогает с трудоустройством и обучением на фрилансе.  

• Классификация изображений — одна из простейших задач для нейросетей.  

• Пример: распознавание цветов по их изображениям.  

• Создание датасета: фотографии цветов с их названиями.  

• Можно фотографировать цветы самостоятельно или искать фотографии в интернете.  

• Важно иметь достаточное количество изображений для каждого вида цветов.  

• Третий вариант - использование готового датасета из интернета.  

• Пример датасета для классификации изображений цветов.  

• Важно качество датасета, а не только его размер.  

• Установка Python и TensorFlow через Google Colab.  

• Установка TensorFlow вручную через Docker.  

• Установка через Anaconda, но с ограничениями.  

• Создание пустого Python-скрипта для обучения.  

• Импорт необходимых модулей и загрузка датасета.  

• Использование утилиты get_file для загрузки датасета.  

• Создание тренировочного и валидационного датасетов по правилу 80/20.  

• Кэширование данных перед обучением.  

• Разметка структуры модели и компиляция модели.  

• Указание количества эпох обучения и вызов метода fit.  

• Использование библиотеки matplotlib для вывода графиков точности и потерь.  

• Важность параметра batch_size и его влияние на точность и скорость обучения.  

• Анализ графиков точности и потерь после обучения.  

• Проблема переобучения и её последствия.  

• Важность правильного выбора параметров для обучения.  

• Тренировочный лос падает, валидационный лос растет.  

• Нейросеть начинает точно распознавать тренировочный датасет, но плохо валидационный.  

• Это называется переобучением, и с ним сталкиваются все программисты.  

• Увеличение датасета через поиск новых фотографий или аугментацию данных.  

• Регуляризация для повышения точности модели и уменьшения отклонений.  

• Снижение количества параметров и уменьшение количества эпох для улучшения обобщения.  

• Аугментация позволяет раздуть датасет, манипулируя изображениями.  

• Примеры манипуляций: поворот, отражение, искажение.  

• В коде это выглядит как добавление аугментации как слоя при создании модели.  

• Увеличение датасета до 15-20 тысяч изображений.  

• Добавление аугментации и регуляризации улучшает обобщение модели.  

• Пример кода для добавления аугментации и регуляризации.  

• Сохранение модели с помощью метода сейф или чек-поинтов.  

• Инференс на новом изображении с использованием метода лод уэйтс и эволюэт.  

• Пример кода для инференса на изображении подсолнуха.  

• YOLO - это реализация стейт-оф-арт документа для распознавания объектов.  

• YOLO 8 - последняя и самая быстрая модель для распознавания объектов в реальном времени.  

• Установка YOLO 8 через анаконду или докер-контейнер.  

• Установка через анаконду для удобства на Windows.  

• Проверка доступности GPU в пай-торче.  

• Обновление пай-торча для работы с GPU.  

• Обучение нейросети и инференс на примере классификации цветов.  

• Объяснение трансферного обучения и его применения.  

• Переход к задаче распознавания объектов.  

• YOLO использует трансферное обучение для адаптации готовых моделей под новые задачи.  

• В YOLO 8 есть четыре типа задач: классификация, сегментирование, обнаружение и детекция.  

• Каждая задача имеет пять моделей с разной точностью и скоростью инференса.  

• Для классификации цветов используется модель YOLO 8.  

• Датасет должен быть разделен на тренировочную и тестовую части.  

• Для этого можно использовать скрипт или модуль PyLabel.  

• YOLO имеет удобную утилиту для обучения нейросети.  

• Команда для обучения: yolo-task classify train model.  

• Процесс обучения занимает несколько минут и создает папку с результатами.  

• Для инференса используется команда yolo-task predict model.  

• Обнаружение объектов на фотографиях требует разметки датасета.  

• Разметка может быть полуавтоматической, что ускоряет процесс.  

• Изучены основы работы с TensorFlow и PyTorch.  

• Понимание работы YOLO и других нейросетей.  

• Рекомендации по углублению в тему и переходу на Linux.  

• Призыв к подписке и лайкам для продвижения видео.