Эксперимент на примере классификации изображений CIFAR-10 с использованием фреймворка ICO: параллельная загрузка данных, аугментации, тренировка и валидация.

Последние годы я работал разработчиком в области машинного обучения, компьютерного зрения и 3D-реконструкции. Писал и видел множество вариантов организации вычислений и обработки потока данных. Но в них мне не хватало системы и организованности, прозрачности и гибкости. Поэтому я набрался решимости и воплотил самые мои смелые — и, как оказалось, вполне рабочие — идеи в новом фреймворке, который я назвал ICO.