Извадете телефона си, включете предната си камера и се погледнете. Шансът телефонът да разпознае лицето ви (ако не сте изключили тази функция) и да го огради в квадратче, е доста голям. Тази функция, която ние вече почти не забелязваме, е резултат от развитието на Deеp Learning.

Deep Learning е подразделение на машинното обучение (Мachine learning), вдъхновено от структурата на човешкия мозък, работещо благодарение на Artificial Neural Networks (Изкуствени невронни мрежи). Този вид машинно обучение изключва ръчното дефиниране на информацията и го оставя изцяло на невронната мрежа. Например, ако искаме да създадем програма, която да различава котки и кучета, няма да е необходимо да задаваме точните дефиниции на „котка“ и „куче“ на ръка, а просто ще дадем на програмата 1000 образа на котка и 1000 образа на куче и тя сама ще дефинира белезите, по които да ги различава. За да видите невронните мрежи в действие можете да видите видеото най-долу.  

Котките и кучетата са само едно от нещата, които всеки начинаещ в сферата на Deep Learning може да направи, за да упражни знанията си. По-долу ще ви предложим още няколко подобни проекта, но преди това, можете да намерите данните за котките и кучетата тук, както и кода за създаването на модела.

Класификация на образи

Колекцията с данни CIFAR-10 включва огромен брой образи от различни категории – коли, птици, коне, камиони и тн. Целта на проекта е да създадете програма, която да успее да различи кой образ към коя категория принадлежи, което е и една от най-използваните функции на Deep Learning. Данни и код.

Разпознаване на човешки лица

Deep Learning значително подобри качеството на разпознаването на лица за добро или лошо. Създаването на такъв модел ще ви запознае с откриването на обекти и ще ви научи как да намирате най-различни неща в изображения. Кодът за този проект – тук.

Класификация на музикални жанрове

Този проект е за малко по-напреднали в сферата. Принципът на разпознаването на жанрове е сходен с класификацията на образи, но малко по-сложен. Тук се намесват спектрограми и MFCC, които вашият модел ще анализира, за да може да разпознае жанра на някоя песен. Данните и кода можете да намерите тук и тук.

Тези няколко проекта са напълно достатъчни, за да упражните знанията си по Deep Learning. Ако всичко това ви се струва интересно, предстоящият ни курс Deep Learning е за вас. Той е подходящ за хора с основни познания по програмиране, умения за боравене с променливи, конструкции за управление, списъци, функции и задължителни познания по математика на ниво 12-и клас. Желателно е да имате опит с елементи от „висшата“ математика като основи на статистиката и математическия анализ, както и познания по езика Python. Започваме на 2 декември, запишете се сега! Кой ще бъде вашият първи проект?