(Мой первый CNN)
Получите более широкую картину.
Для моего предпоследнего проекта в моем учебном лагере DS у меня было несколько вариантов на выбор. Я мог бы обрабатывать слова с помощью НЛП, создать систему рекомендаций или создать CNN для распознавания изображений. Я выбрал CNN и очень обрадовался. Что ж… если бы у меня было время сделать все три, я был бы еще более доволен.
Я использовал около 6000 рентгеновских снимков людей с пневмонией и без нее, чтобы создать алгоритм распознавания изображений с использованием глубокого обучения, Keras и CNN. Это не выглядело таким ошеломляющим, как предыдущие проекты. Это было похоже на сведение и мастеринг музыки. Оба они требуют менталитета, ориентированного на параметры и настройки параметров ради эффективности.
Мой файл readme, презентация, качество и организация кода быстро улучшаются. На этом этапе я оглядываюсь на то, что раньше беспокоило меня в апреле, с более широким смыслом поиска и устранения неисправностей. Я чувствую себя более очарованным и менее пугающим кодом.
Завершая этот предпоследний проект, я задаюсь вопросом, в чем должен быть мой последний проект. У меня больше возможностей и тематики в том, над чем я могу работать для того, что называется моим проектом «Capstone». Я еще на шаг приблизился к тому, чтобы стать известной фигурой в сообществе Data Science. Я уверен, что благодаря большему творчеству, времени, потраченному на обучение и опробованию новых методов, я смогу оставить свой след в мире технологий!
