Data Science | Вопросы собесов

🤔 Как можно классифицировать бинарные картинки фигур?



Может быть выполнена с использованием различных методов машинного обучения и глубокого обучения. Бинарные изображения фигур – это изображения, на которых каждый пиксель имеет либо черное, либо белое значение, что упрощает задачи предобработки и классификации.



🟠Предобработка данных

Первый шаг включает подготовку данных для обучения модели.

🟠Нормализация и масштабирование

Нормализация: Преобразование значений пикселей в диапазон [0, 1].

Масштабирование: Преобразование изображений к единому размеру для обеспечения согласованности данных.

🟠Аугментация данных

Ротация, масштабирование, сдвиг: Создание дополнительных данных для улучшения обобщающей способности модели.



Пример кода на Python (используя OpenCV и NumPy):

import cv2

import numpy as np



def preprocess_image(image):

   # Масштабирование изображения до размера 28x28

   image_resized = cv2.resize(image, (28, 28))

   # Нормализация значений пикселей

   image_normalized = image_resized / 255.0

   return image_normalized



def augment_image(image):

   # Ротация изображения на случайный угол

   angle = np.random.randint(-30, 30)

   M = cv2.getRotationMatrix2D((14, 14), angle, 1.0)

   augmented_image = cv2.warpAffine(image, M, (28, 28))

   return augmented_image  

🟠Оценка и улучшение модели

Метрики оценки: Точность (accuracy), точность (precision), полнота (recall), F1-score.

Кросс-валидация: Для оценки обобщающей способности модели.



Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний