Kaggle Dataset
Проект посвящен решению задачи классификации изображений на две категории: "Пицца" и "Не пицца", используя машинное обучение. Основой для проекта послужил датасет с Kaggle: Pizza or Not Pizza. Цель проекта - разработать модель, способную с высокой точностью классифицировать изображения.
Подход к Решению
Решение включает в себя несколько ключевых этапов:
Предобработка Данных: Изображения были преобразованы и нормализованы для улучшения обработки моделью. Использовалась аугментация данных для увеличения разнообразия обучающего набора, что позволило повысить устойчивость модели к различным условиям освещения и изменениям в изображениях.
Моделирование: Для классификации использовались современные методы машинного обучения. В документации упоминается использование специфических техник и подходов, например, аугментаций данных для улучшения качества обучения.
Анализ Результатов: В процессе был проведен анализ потерь на этапе валидации, что позволило оптимизировать параметры модели для достижения лучших результатов.
Результаты Модель показала высокую точность классификации - 94%. Это указывает на эффективность выбранных методов предобработки данных, аугментации и архитектуры модели.
Знания и Навыки
В ходе работы над проектом были получены и углублены знания по следующим аспектам:
Эффективные методы аугментации данных и их влияние на улучшение качества модели.
Применение нормализации данных в контексте обучения нейронных сетей.
Оптимизация моделей машинного обучения для достижения высокой точности классификации.
Проект демонстрирует успешное применение машинного обучения для решения задачи классификации изображений. Опыт, полученный в ходе работы, может быть применен для решения аналогичных задач в различных областях.