 Bosala modèle ya AI pona ko classer ba types ya mituka ndenge na ndenge.
Solo! Pona ko développer modèle AI pona ko classer ba types différents ya mituka tokoki kosalela ba techniques ya apprentissage automatique supervisée lokola Réseau neuronaux convolutionnels (CNN). Tosɛngi yo olanda makambo oyo ezali awa na nse: 1. Sangisa to sangisa bilili oyo ekoki ya mitindo ndenge na ndenge ya mituka, na ndakisa ba berline, mituka ya masano, mituka ya SUV, mpe bongo na bongo. Salá ete bililingi ezala ya lolenge ya malamu mpe ya bonene, ba angles, mpe ndenge ya kongɛnga ekeseni. 2. Kosala préprocessus ya ba images na ko changer taille, normalisation, pe ko augmenter ba données. Yango esalaka ete bililingi ezala prêt mpo na kokotisa na modèle. 3. Kokabola ba données na ba ensembles ya formation, validation, pe test pona kotala modèle tango ya formation. 4. Kosala architecture ya CNN - yango esangisi couche ya entrée, ba couches convolutionnelles ebele na ba activations ya ReLU, ba couches ya pooling, ba couches ya plat, ba couches Dense na dropout, na couche ya sortie na fonction ya activation Softmax. 5. Compiler modèle na ko précisant optimisateur, fonction ya perte, na ba metrics. 6. Kopesa mateya na modèle na kosalelaka ba données ya formation pe ko valider bosikisiki ya modèle na ensemble ya validation. Okoki kobongisa ba hyperparamètres (taux ya apprentissage, taille ya batch, mpe nombre ya ba époques) mpo na kozua résultat ya malamu koleka. 7. Kotala modèle ya suka na ensemble ya test pona kozua estimation ya bosikisiki na yango. 8. Salelá modèle oyo ezwaki formasyo mpo na ko classer mitindo ndenge na ndenge ya mituka na kolekisaka elilingi ya motuka lokola entrée, mpe modèle ekosakola lolenge ya motuka oyo ezali na probabilité maximale. Kobosana te ete lokola mosungi ya AI oyo asalisaka, nazali awa mpo na kopesa sango mpo na kosunga yo, mpe nazali na makoki te ya kotonga mpenza modèle ya AI ngai moko.