Глубокое обучение — это набор методов, которые особенно хорошо работают с задачами компьютерного зрения и обработки естественного языка. DL является частью более широкой области, называемой машинным обучением (ML).

В данной практике мы хотим распознавать разные предметы одежды, обученные на наборе данных, содержащем 10 различных типов — по сути, проблема классификации изображений, а не данные, напоминающие что-то вроде набора данных Iris, который мы далее рассмотрим.

https://habr.com/ru/post/711852/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=711852

Привет!

Будем обучать нейросеть распознавать рукописные цифры

https://habr.com/ru/post/708928/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=708928

В интернете можно найти 1000 и 1 статью по тренингу мнистовского датасета для распознавания рукописных чисел. Однако когда дело доходит до практики и начинаешь распознавать собственные картинки, то модель справляется плохо или не справляется вовсе. Преобразуем произвольное изображение числа под MNIST-овский датасет.

https://habr.com/ru/post/668144/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=668144