Что касается нынешнего ИТ-рынка, среда DevOps — один из лучших вариантов для ИТ-специалистов с точки зрения заработной платы и карьерного роста. И мне довольно часто задают вопрос: «Как стать инженером DevOps?»

В этом блоге я попытаюсь ответить на него на примере своего собственного опыта работы DevOps в различных организациях.

Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.

В индустрии существует целый ряд кейсов, требующих распознавания номера по фотографии
(scene number recognition). Часто требуемым условием для алгоритма распознавания является низкое значение ошибки второго рода, а именно случаи, когда распознается неверный номер. В качестве примера таких задач можно привести:

1. Распознавание номера на скидочных, банковских картах, рисунок 1.
2. Распознавание номера автомобиля, рисунок 2.

Рисунок 1 – Карта лояльности
Рисунок 2 – Изображение, содержащее регистрационный номер в низком качестве

Среди проблем, связанных с распознаванием номера, можно выделить:

• Большое разнообразие шрифтов;
• Отсутствие зависимости между предыдущими и последующими символами номера (в отличие от задачи распознавания текста);
• Высокий уровень шумов по причине того, что съемка ведется в различных условиях освещенности, с разного оборудования и т.д.

Задача

Разработать алгоритм распознавания номера на изображении (scene number recognition) при обязательном условии: ошибка второго рода должна быть не больше 0.03.

import numpy as np

1. Flask

2. Keras

Лирика

Задача

Средства

Язык — лишь малая часть того, что вам нужно знать. Может быть около 5%, а то и меньше.