Ciencia de los datos - entrevistas

🤔 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