Как подготовить свой датасет для Machine Learning?
К примеру: имеется папка с картинками одного объекта, формат картинок - png. Хочу научить классификатор (использую scikit-learn, Python) распозновать этот объект, но что передать в метод fit в качестве набора данных и меток для него, не знаю.
Помогите, пожалуйста, задаю вопрос уже второй раз, на прошлый ответ никто не дал. Очень нужно знать как это сделать.
Точные вопросы:
- Как папку с картинками объекта превратить в набор данных с метками?
- После выполнения первого пункта, как пользоваться набором данных и метками в самом коде? (По коду одной книги об ML после загрузки набора данных MNIST, он отображался в виде цифр, то-есть для каждого пикселя там было свое значение, но у меня есть только картинки в папке)
Ответы (1 шт):
Неточные ответы на "точные вопросы":
1.Как папку с картинками объекта превратить в набор данных с метками?
Превратить в набор данных с метками - это означает разметить свои картинки. Очевидно, вручную. Самому или нанять китайцев. Потом то что получится в результате подавать на вход вашей нейросети. Вид предаставления определяется инструментом, грубо говоря - той нейросетью, которую вы используете. Сие очевидно вы держите в секрете, по крайней мере - нам не сообщили. А раз так - смотрите документацию - это все, что можно в таком случае посоветовать. Там обычно и примеры есть. А в общем - все должно выглядеть достаточно просто. Например, написать скрипт, который будет последовательно просматривать ваши папки с размеченными картинками, читать их в массив и передавать его (массив) на вход вашей обучалке.
2.После выполнения первого пункта, как пользоваться набором данных и метками в самом коде? (По коду одной книги об ML после загрузки набора данных MNIST, он отображался в виде цифр, то-есть для каждого пикселя там было свое значение, но у меня есть только картинки в папке)
Странно, что после прочтении целой "одной книги по ML" (кстати, какой именно ?) Вы не поняли как работать с нейросетью. Вы что, из книги только код смотрели, а описание пропустили? Ведь то, что картинку надо предварительно оцифровать - описывается даже не в книгах, а в любой статье по распознаванию картинок. И ваш MNIST прошел такую обработку до того, как попасть на вход нейросети. Ну а вам то-же самое надо сделать со своими картинками. А уж как- надо смотреть на ваши картинки: цветные они или чб, равноразмерные или нет и т.д.
А в общем рекомендую книгу про ML все-таки "прочитать". Хотя-бы одну.