многие люди, включая меня, начали изучать ML или DL, глубоко погрузившись в истоки этой удивительной науки, например, как работает конкретный алгоритм, как оптимизировать этот конкретный алгоритм. используя SGD (стохастический градиентный спуск) или метод Ньютона-Рэфсона и т. д.

Обучение - это не только чтение как можно большего количества книг или просмотр миллионов курсов Coursera, даже они прекрасны, обучение - это не только прохождение всей серии курсов deeplearning.ai, которые преподает Великий « Эндрю-Нг “

«Обучение - это не загрузка большого количества данных, а наиболее оптимизированный способ обработки этих данных»

Теперь давайте поговорим о бизнесе, там много золота ждет, пока Правильный оптимизированный ученик откопает его, я хотел бы показать вам реальный пример, который можно использовать для спасения жизней и как думать о нем как об обычном ученике или как о ученике-начальнике.

Безопасность на стройплощадке должна быть более заботливой и более жесткой, особенно здесь, в Египте, многие рабочие не надевают свои шлемы во время работы, в отсутствие своего руководителя они снимают их, как если бы это было своего рода дополнением.

почему бы нам не обучить модель, которая определяет, носит рабочий шлем или нет ??

есть много решений для этой проблемы, может быть, никто не заходит на площадку без шлемов, может быть, нам стоит поставить человека для наблюдения за шлемами, но нам нужно круглосуточное решение, которое сообщит, носит ли работник шлем или нет

один из многих способов - обучить CNN (сверточную нейронную сеть) классифицировать шлемы или модель обнаружения объектов для обнаружения шлема или, возможно, объединить и то, и другое, сначала для обнаружения людей, а затем для классификации, носит этот человек шлем или нет.

Мой первый подход - обучить модель CNN, используя одну из простейших библиотек для DL под названием fast.ai, вы можете обучить модель глубокого обучения всего за несколько строк, разве это не волшебство, самая крутая вещь, которую они опубликовали? книга, чтобы обсудить теорию и попробовать код самостоятельно.

Первый шаг подхода CRISP-DM - определение вашей бизнес-проблемы, которую мы уже обсуждали. Как получить наши данные ??, вы можете использовать любые API поисковых систем для поиска фотографии рабочих в шлемах и без них или даже использующих Azure Ping API, но подождите, я обнаружил здесь много проблем !!

Исходя из данных Damian: качество данных, на которых вы обучили свою модель, отличается от данных, которые модель видит в производственной среде

в нашем случае данные взяты из Google с высоким разрешением, сосредоточены на шлемах, свет хороший, вы правильно видели человека и т. д.

так что мне делать ?? вы можете купить видеокамеру, установить ее на стройплощадке, а затем сделать несколько изображений домена.

Еще одна проблема, связанная с загрузкой изображений из Интернета, заключается в том, что данные не являются чистыми, вы должны проверить загружаемые изображения, fast.ai предоставляет полезный инструмент для решения этой проблемы, требуется только обученная модель, чтобы очистить или изменить категорию изображения с помощью один щелчок.

Cleaner = ImageClassifierCleaner (узнать)

вывод здесь: вам не нужно искать набор данных для удовлетворения ваших потребностей, потому что набор данных должен быть репрезентативным для данных, которые модель видит в производственной среде, вам просто нужна неделя потоковой передачи данных. строительная площадка

вам не нужно получать много данных, вы всегда можете использовать предварительно обученные модели, которые помогут вам, а затем настроить их для работы с проблемой вашего домена

единственный способ научиться - это практиковаться и решать проблемы, которые вас не волнуют, пройдя миллионы курсов

Этим мы завершаем первую часть «Как стать оптимизированным учеником», в следующих частях мы обсудим:

  • следующие шаги CRISP-DM применительно к проекту обнаружения шлемов
  • использовать возможности библиотеки fast.ai, чтобы служить вам в качестве ученика
  • как использовать облачные вычисления (AWS) для создания полноценной производственной среды
  • как использовать (AWS) для создания «стартапа по обнаружению шлемов» и зарабатывать деньги на своих услугах
  • очистка данных, конвейер данных, развертывание ... секретное оружие для машинного обучения, хотя люди не зацикливаются на нем