Здравствуйте! Готов реализовать классификацию изображений из набора данных OrganCMNIST на Jupyter Notebook, используя sklearn/keras. Это включает в себя гиперпараметрический поиск и оптимизацию для достижения наилучших результатов. TG AlGC27
Добрый день. Занимаюсь машинным и глубоким обучением. Специализируюсь в том числе на Data Science. Занимался разработкой моделей машинного обучения для классификации данных с использованием опорных векторов, деревьев решений, случайных лесов, стохастического градиентного спуска, градиентного и адаптивного бустинга в различных целях. Занимался параметризированным поиском с помощью GridSearchCV и оптимизацией гиперпараметров.Также занимался увеличением точности моделей с помощью ансамблевых методов. Давайте обсудим.
Метод опорных векторов (SVM) на питон для классификации изображений (лаба для универа)
Реклама
Метод опорных векторов (SVM) на питон для классификации изображений (лаба для универа)
Сделать реализацию классификации изображений из OrganCMNIST на Jupyter Notebook.
Сделать гиперпараметрический поиск и оптимизацию.
Можно использовать sklearn/keras
Набор данных предоставляется в .npy файлах.
Набор описан тут. (OrganCMNIST )
https://medmnist.com/