Generare un algoritmo di apprendimento automatico che determina se un oggetto è un hot dog o meno.
Un algoritmo di apprendimento automatico per determinare se un oggetto è un hot dog

1. Raccogliere un dataset di immagini che contengono vari oggetti con etichette che indicano se sono un hot dog o meno
2. Pre-elaborare i dati ridimensionando le immagini e quindi convertendole in formato scala di grigi.
3. Dividere i dati in tre set: Training, Validation e Testing
4. Utilizzare una rete neurale convoluzionale (CNN) come modello che classificherà le immagini.
5. Creare tre diverse architetture CNN con un numero variabile di strati e nodi.
6. Addestrare ciascun modello e utilizzare il set di validazione per selezionare il modello con la maggiore accuratezza.
7. Testare il modello selezionato con il set di test per valutare l'accuratezza finale.
8. Utilizzare il modello per classificare immagini non viste in precedenza.