Dezvoltarea sistemelor care învaţă singure. Probleme de tip clasificare rezolvate cu ajutorul rețeleleor neuronale artificiale (Artificial Neural Networks - ANN). Evaluareaa performanței acestor metode.
Rețele neuronale artificiale pentru rezolvarea problemelor de clasificare.
Proiectarea sistemelor care învaţă singure.
Evaluarea sistemelor care învaţă singure. Metrici de performanță.
-
Ce fel de floare preferi? Se consideră problema clasificării florilor de iris în diferite specii precum: setosa, versicolor și virginica. Pentru fiecare floare se cunosc caracteristici precum: lungimea și lățimea sepalei, lungimea și lățimea petalei. Mai multe detalii despre acest set se pot găsi aici. Folosindu-se aceste informații, să se decidă din ce specie aparține o anumită floare.
-
Ce cifră am scris? Se consideră un set de imagini care conțin cifre scrise de mână. Sa se decida ce cifra apare intr-o imagine.
-
Retea sociala: ce fel de poze ai postat? Tocmai ti-ai inceput prima ta zi de munca ca si software developer la Facebook in echipa care se ocupa cu partea de continut a platformei. Echipa de analisti a observat ca foarte multe persoane folosesc filtre peste pozele lor, asadar in speranta de a promova continut mai putin editat, si poze cat mai reale, doresc sa implementeze o noua functionalite in care sa arate utilizatorilor daca o poza a fost sau nu editata. Pentru a testa aceasta idee, si pentru a vedea daca utlizatorilor li s-ar parea folositoare o astfel de functionalitate, au decis sa testeze ideea pe pozele care au filtre sepia. Primul task al tau este sa implementezi un algoritm de clasificare a pozelor care sa ne spuna daca o poza are sau nu adaugat filtru sepia. Team leaderul echipei de ML iti propune urmatorul plan de lucru
- devoltarea, antrenarea si testarea unui clasificator bazat pe retele neuronale folosind date mai simple, de tip caracteristici numerice - de ex datele cu irisi)
- devoltarea, antrenarea si testarea unui clasificator bazat pe retele neuronale folosind date mai complexe, de tip imagine - de ex baza de date cu cifre, pentru fiecare exmplu considerandu-se matricea de pixeli)
- crearea unei baze cu imagini (cu si fara filtru sepia) si etichetele corespunzatoare
- antrenarea si testarea clasificatorului (bazat pe retele neuronale artificiale – tool sau ANN-ul dezvoltat la pasul 2) pentru clasificarea imaginilor cu si fara filtru
Specificaţi, proiectaţi, implementaţi si testati cate un algoritm de clasificare bazat pe retele neuronale artificiale (ANN).
🏵️ Cerinte opționale
Specificaţi, proiectaţi, implementaţi si testati cate un algoritm de clasificare bazat pe retele neuronale artificiale convolutive (CNN).
Laborator 10
Punctajele acordate:
- Implementare ANN pt clasificare (cod propriu):
- antrenare si testare pt datele cu irisi - 200 puncte
- antrenare si testare pt imagini (de ex cifre) - 300 puncte
- Clasificare (antrenare si testare) imagini cu si fara filtru cu o ANN (cod propriu sau tool) – 250 puncte
- Clasificare (antrenare si testare) imagini cu si fara filtru cu o CNN (cod propriu sau tool) – 250 puncte
Notă:
- punctajul maxim acumulat pentru acest laborator este 1000 puncte.
- punctajul minim pentru ca o tema predata sa fie valida este 100 puncte.