Un algoritmo di apprendimento automatico per determinare se un oggetto è un hot dog 1. Raccogli un set di dati di immagini che contengono vari oggetti con etichette che indicano se sono o meno un hot dog 2. Pre-elabora i dati ridimensionando le immagini e quindi convertendo in un formato in scala di grigi. 3. Dividere i dati in tre set: addestramento, convalida e test 4. Utilizzare una rete neurale convoluzionale (CNN) come modello che classificherà le immagini. 5. Creare tre diverse architetture CNN con un numero variabile di livelli e nodi. 6. Addestrare ciascun modello e utilizzare il set di convalida per selezionare il modello con la massima precisione. 7. Testare il modello selezionato con il set di test per valutare l'accuratezza finale. 8. Utilizzare il modello per classificare le immagini invisibili.
Genera un algoritmo di apprendimento automatico che determina se un oggetto è un hot dog o meno.