В 2016 из-за давней мечты о видео-играх и «хайпа» вокруг AI я начал изучать Python.
Computer Science is Fun потому только неделю назад я обучил первую recognition модель, но без использования Python (в computer science много соблазнов). Как и предсказывал Андрей Себрант (Yandex), новая технологическая революция свершилась. Почему? Сделать приложение по распознаванию изображений проще, чем компьютерную игру. Хватит часа или двух.
Я пошел «сложным» путем – не выбирал из четырех уже обученных моделей, а натренировал свою. Библиотека Core ML от Apple позволяет сделать это 6 строчками кода или через графический интерфейс в playgrounds.
import CreateMLUI
let builder = MLImageClassifierBuilder()
builder.showInLiveView()
Большая часть времени ушла на сбор и фильтрацию данных для обучения, по 70 фотографий собак, котов и людей, но быстро написанный скрипт, сделал этот процесс полуавтоматическим.
Раньше я только читал про machine learning. Когда сам попробовал – столкнулся с тремя ожидаемыми проблемами/выводами:
- Данные – самая важная часть.
- Удобный интерфейс(CoreML). Все просто работает и не очень хочется лезть в исходный код, чтобы разобраться в деталях. Машинное обучение доступно любому пользователю, но сложные подробности инженеры Apple постарались спрятать.
- Модель это «черный ящик». Я не знаю правил по которым модель считает, что на фотографии два процента «кота».
Эксперимент с распознаванием «котов-людей» натолкнул на мысль, что алгоритм классификации справится со «стилем».
