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

• Нейронные сети захватывают мир, но пока только в переносном смысле.  

• Искусственная нейронная сеть ИНЕС — это математическая модель, построенная по принципу биологических нейронных сетей.  

• Нейросети обучаются и находят взаимосвязи между входными данными для получения результата.  

• Нейросети используются для распознавания объектов и классификации изображений.  

• Примеры: системы видеонаблюдения, автомобили Tesla.  

• В будущем нейросети могут стать основой для создания "Терминатора".  

• Google Colab — бесплатная облачная платформа для работы с нейросетями.  

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

• Google Colab позволяет обучать нейросети и делиться кодом с другими.  

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

• Python используется для создания ботов, сайтов и программ.  

• Изучение Python можно ускорить с помощью курсов, таких как курс по веб-разработке на Python.  

• Классификация изображений — одна из простейших задач для нейросетей.  

• Пример: распознавание цветов по их изображениям.  

• Создание датасета: фотографии цветов с их названиями.  

• Можно собрать данные самостоятельно, найти в Google или использовать готовые датасеты.  

• Готовые датасеты можно найти в интернете, например, для классификации изображений цветов.  

• Ссылка на датасет будет в описании под роликом.  

• Качество датасета важнее его размера.  

• Пример: наличие фотографий одуванчиков в датасете с подсолнухами негативно влияет на обучение нейросети.  

• Датасет для классификации изображений обычно состоит из папок с названиями классов.  

• Можно использовать Google Colab с установленным TensorFlow.  

• Установка вручную требует настройки CPU и GPU версий библиотеки.  

• Установка через Docker требует навыков работы с Docker и может не работать на Windows.  

• Установка через Anaconda проста, но последняя версия TensorFlow 2.13 не поддерживается на Windows.  

• Создание пустого Python-скрипта для обучения.  

• Импорт необходимых модулей, включая TensorFlow.  

• В Google Colab датасет загружается как обычный файл и распаковывается.  

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

• Использование последовательной архитектуры с тремя блоками свертки и максимальным объединяющим слоем.  

• Компиляция модели и вывод структуры на экран.  

• Обучение нейронной сети с указанием количества эпох и вызовом метода fit.  

• Важность понимания точности и потерь в обучении.  

• Потеря измеряет, насколько предсказание отличается от желаемого значения.  

• График потерь показывает, как они меняются между эпохами.  

• Batch_size определяет количество элементов датасета, обрабатываемых за раз.  

• Чем больше batch_size, тем больше ресурсов требуется, но выше скорость обучения.  

• Меньший batch_size повышает точность, но снижает скорость обучения.  

• Проблема переобучения, когда нейросеть начинает распознавать только тренировочный датасет.  

• График показывает, что точность на валидационном датасете падает, а потери растут.  

• Это приводит к тому, что нейросеть не распознает новые изображения.  

• Переобучение - распространенная проблема в работе с нейросетями.  

• Для борьбы с переобучением используются различные методы, такие как увеличение датасета и регуляризация.  

• Регуляризация помогает повысить точность модели и уменьшить ненужные отклонения.  

• Аугментация данных позволяет увеличить размер датасета без ухудшения качества.  

• В TensorFlow аугментация добавляется как слой при создании модели.  

• Пример использования аугментации: случайное отражение, поворот, приближение и изменение контраста.  

• Сохранение модели можно делать вручную или автоматически с помощью чекпоинтов.  

• Инференс модели позволяет использовать её для распознавания новых изображений.  

• Пример: распознавание подсолнуха с точностью 99%.  

• YOLO - это реализация State of the Art документа для распознавания объектов в реальном времени.  

• YOLO V8 - последняя версия, показывающая рекордные показатели по точности и скорости.  

• YOLO используется в различных приложениях, таких как Tesla и камеры наблюдения.  

• Установка YOLO проще, чем TensorFlow, и может быть выполнена через Anaconda или Docker.  

• Для работы с GPU необходимо установить последнюю версию Torch.  

• После установки можно перейти к обучению и инференсу модели.  

• Трансферное обучение позволяет адаптировать уже обученную модель для новой задачи.  

• YOLO V8 использует четыре типа задач: классификация, сегментирование, обнаружение и детекция.  

• В каждом типе задач представлено пять моделей с разными характеристиками.  

• Модели YOLO классифицируются по размеру: Nano, Small, Medium, Large, Extra Large.  

• Чем выше уровень модели, тем точнее она выполняет задачу, но медленнее и требует больше ресурсов.  

• Для классификации цветов предлагается использовать маленькую модель YOLOv8S.  

• YOLO требует разделения датасета на тренировочную и тестовую части в пропорции 80:20.  

• Для этого можно использовать скрипт, который автоматически разбивает датасет.  

• Скрипт можно модифицировать для изменения пропорции.  

• YOLOv8 имеет удобную утилиту для обучения без использования Python.  

• Команда для обучения: yolo task classify mode train model yolov8scls.pt dataset flowers_prepare epochs 20.  

• Процесс обучения занимает 2-3 минуты на мощном компьютере.  

• Для инференса используется команда yolo task predict model best.pt source image.  

• Модель определяет изображение с высокой точностью.  

• Для повторения с Python можно использовать документацию по YOLOv8.  

• Для обнаружения объектов на фотографиях используется разметка датасета.  

• Разметка может быть ручной или полуавтоматической.  

• Полуавтоматическая разметка позволяет ускорить процесс, но требует проверки.  

• В датасете рекомендуется добавлять фолз-позитивы для повышения точности.  

• Инференс показывает боксы обнаружения и классы объектов.  

• Рекомендуется изучать TensorFlow и PyTorch, а также переходить на Linux для работы с нейросетями.  

• Для глубокого понимания нейросетей можно прочитать книгу "Глубокое машинное обучение".  

• Автор надеется, что урок был понятен и полезен, и приглашает задавать вопросы в комментариях.