Dieses Tutorial ist Teil einer Serie, die ich erkunden werde Deep-Studying-Anwendungen über verschiedene Domänen hinweg, jede mit ihrem eigenen Projekt.

Der Fokus liegt hier auf Deep Studying und Bildklassifizierung lernen.

Wir hätten uns für eine Klassifizierung entscheiden können Katzen, Hunde oder Blumenaber für dieses Projekt haben wir uns für die Zusammenarbeit mit entschieden Satellitenbilder denn sie stellen eine einzigartige und spannende Herausforderung dar.

Dazu verwenden wir die EuroSAT_RGB-Datensatzgroßzügigerweise von meinem Freund geteilt Blanchon über Hugging Face. Ein besonderer Dank gilt ihm dafür, dass er diesen Datensatz der Group zur Verfügung gestellt hat und so Projekte wie dieses ermöglicht hat.

In diesem Fall besteht das Ziel darin, einem Modell beizubringen, verschiedene Arten von Umgebungen – wie Wälder, Flüsse oder städtische Gebiete – basierend auf Satellitenbildern zu kategorisieren.

Die potenziellen Anwendungen dieser Artwork von Technologie gehen jedoch weit über Satellitenbilder hinaus, darunter:

• Medizinische Bildgebungwie etwa die Erkennung von Tumoren mittels Röntgen oder MRT.
• Autonome FahrzeugeSo können sie Straßen, Hindernisse und Fußgänger erkennen.
• Einzelhandelzur Analyse des Kundenverhaltens anhand von Videoaufnahmen.

Dieses Projekt bietet eine detaillierte, Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Feinabstimmung eines Transformer-Modells für die Stimmungsklassifizierung Dabei werden Sie durch die gesamte Machine-Studying-Pipeline geführt.

Neugierig auf mehr? Der KOMPLETTES Projekt-Repository erwartet Sie im Abschnitt „Bibliographie“ am Ende dieses Tutorials, wo Sie jedes Element erkunden können praktisch.

Wir beginnen mit der Definition des Issues und der Vorbereitung der Daten und machen dann mit der Erstellung, dem Coaching und der Bewertung von Modellen weiter.

Der Fokus liegt auf Feinabstimmung eines Transformer-Modellsaber wir vergleichen auch seine Leistung mit zwei traditionelle Deep-Studying-Architekturenum ein umfassendes Verständnis der beteiligten Methoden sicherzustellen.

Schlüsselkonzepte wie Deep-Studying-Architektur, Metrikinterpretation und Bereitstellung werden im gesamten Projekt hervorgehoben.

Das ist ein umfassende Lernerfahrungentwickelt, um Ihr Verständnis moderner Techniken des maschinellen Lernens zu vertiefen.

Der verwendete Datensatz stammt von carblacac/twitter-sentiment-analysis (Apache 2.0…

Ich werde jetzt eine vorstellen Vorlage für die Prozess der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen.

In diesem Projekt besteht das Ziel darin, ein Modell zu erstellen, das in der Lage ist, das vorherzusagen Wartungsbedarf bei Industriemaschinen. Wir verwenden Daten von IoT-Sensoren (Web der Dinge).

Der Ansatz unterteilt das Machine-Studying-Projekt in 15 verschiedene Etappendie ich für Sie skizzieren werde. Zu diesen Phasen gehören die Schlüsseltechniken, Hauptstrategienund wie man sie effektiv angeht.

Als Demonstration werden wir mit arbeiten fiktive Daten in diesem Beispiel.

Im weiteren Verlauf werden wir eine erstellen umfassendes Projekt von Anfang bis Endedeckt alles ab Problemdefinition Zu Bereitstellung des Funktionsmodells.