Puede hacer algún tipo de clasificación para un conjunto de datos de imagen de insectos. Puede obtener un conjunto de datos masivo de imágenes de insectos aquí, contiene 4842 imágenes de 1613 especímenes de 29 taxones de EPT: Ephemeroptera (moscas de mayo), Plecoptera (moscas de piedra) y Trichoptera (moscas de cad). El conjunto de datos ha sido desarrollado por uno de mis profesores, también conocido como Thomas Dietterich y su equipo.
Lo que puede hacer es obtener Keras y entrenar la última capa de un modelo de red neuronal convolucional como VGG16. Luego puede usar el nuevo modelo para predecir la clase a la que pertenece un insecto de prueba. Asegúrese de dividir el conjunto de datos en conjuntos de datos de capacitación y prueba.
Sin embargo, algunos consejos. Las imágenes son bastante grandes en términos de resolución. Cuando analicé los datos, un amigo mío redujo sustancialmente la resolución, lo que me permitió cargar los conjuntos de datos de imágenes en mi GPU de 2 GB de VRAM. Por lo tanto, sería una buena idea tener una GPU de al menos 4 GB de VRAM, para que pueda entrenar su modelo. Si tiene acceso a un clúster de CPU / GPU con suficientes recursos, no dude en explotarlos. Y no intentes entrenar en tu CPU. Es una de las peores cosas que puede hacer a su PC y sin mencionar una gran pérdida de tiempo.
- ¿Qué necesitas para hacer aprendizaje automático?
- ¿Qué técnicas son buenas para suavizar los clics de las consultas de cola larga en los motores de búsqueda?
- Cómo obtener una posición de RA en el Grupo de Aprendizaje Automático de Microsoft Research India
- ¿Cómo podemos usar Tensorflow para problemas de clasificación?
- ¿Qué piensan los científicos de los expertos en SEO?
