Proyecto de clasificación de imágenes Food 101: Resultados impresionantes

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. Antecedentes y experiencia en ciencia de datos
3. Motivación para unirse a Fellowship.ai
4. Proyecto de clasificación de imágenes Food 101
5. Análisis exploratorio de datos
6. Técnicas de aumento de datos
7. Construcción del modelo
8. Resultados del proyecto
9. Próximos pasos
10. Conclusión

Introducción

¡Hola a todos! Mi nombre es Matthew Xi y estoy emocionado de unirme a la próxima cohorte de Fellowship.ai. En este artículo, compartiré un poco sobre mí, mi experiencia en ciencia de datos y mi motivación para unirme a Fellowship.ai. También hablaré sobre el proyecto de clasificación de imágenes Food 101 que realicé recientemente. ¡Así que vamos a sumergirnos en el mundo de los datos y el aprendizaje automático!

Antecedentes y experiencia en ciencia de datos

Permítanme comenzar Presentándome adecuadamente. Soy originario de China y obtuve mi título universitario en química en ese país. Luego, decidí trasladarme a Estados Unidos para perseguir un doctorado en química, centrándome en dispositivos de energía renovable. Durante mi investigación, me dediqué intensamente a la recolección, análisis y limpieza de datos. Además, aprendí a realizar cálculos simulados de transferencia electroquímica, lo que me llevó a adentrarme en el mundo de la programación y las simulaciones. Descubrí que los datos eran lo que realmente me apasionaba. Siempre me ha encantado trabajar con datos y descubrir las relaciones e información oculta entre ellos para tomar decisiones más informadas.

Hace unos años, decidí aprender sobre el aprendizaje automático y me inscribí en un bootcamp para estudiar ciencia de datos. Durante el curso, aprendí sobre estadísticas, aprendizaje supervisado y no supervisado, y también profundicé en el aprendizaje profundo y el big data. El aprendizaje profundo despertó especialmente mi interés, y me sumergí en el estudio de libros y vi videos sobre fast.ai, que encontré muy útiles. Luego, realicé varios proyectos utilizando las API de Fast.ai, centrándome en la visión por computadora, clasificación de imágenes y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Esta experiencia me ha permitido adquirir una amplia experiencia en aprendizaje automático, especialmente en el campo del aprendizaje profundo.

Motivación para unirse a Fellowship.ai

Ahora, déjenme explicarles por qué deseo unirme a Fellowship.ai. Creo que esta es una excelente oportunidad para trabajar en proyectos reales de aprendizaje automático en un entorno industrial. Estoy emocionado de aprender sobre cómo construir modelos de aprendizaje automático escalables que puedan emplearse de manera efectiva en la industria real. Además, dado que he trabajado principalmente en proyectos individuales, considero que unirme a Fellowship.ai me brindará la oportunidad de aprender a trabajar en equipo, una habilidad esencial para cualquier científico de datos en un entorno laboral. Estoy emocionado de aprender de mis compañeros de equipo y de los mentores del programa, quienes tienen amplia experiencia en la industria y conocen las últimas tecnologías. Estoy seguro de que esta experiencia será invaluable para mi desarrollo profesional.

Proyecto de clasificación de imágenes Food 101

Hablemos ahora sobre el proyecto que realicé para mi entrevista de admisión a Fellowship.ai. Elegí el proyecto de clasificación de imágenes Food 101, que es un proyecto fascinante de visión por computadora. El principal desafío de este proyecto radica en la gran cantidad de clases de alimentos presentes en el conjunto de datos: hay 101 clases. Sin embargo, cada clase cuenta solo con 1000 imágenes, con 750 destinadas al entrenamiento y 250 al prueba. En comparación con el número de clases, las imágenes son un tanto limitadas, lo que presenta un desafío adicional para lograr una precisión Alta en las clasificaciones.

Análisis exploratorio de datos

Comencé el proyecto realizando un análisis exploratorio de los datos. Exploré la estructura del conjunto de datos, cómo se organizaron las imágenes y sus etiquetas en las carpetas, y cuántas muestras tenía en total. Visualicé numerosas imágenes de diferentes clases y dentro de las mismas clases para reconocer las diferencias entre ellas. Descubrí que las imágenes variaban mucho en cuanto a calidad, iluminación, contraste y algunas etiquetas estaban equivocadas. También investigué técnicas de aumento de datos para enriquecer el conjunto de datos y facilitar el aprendizaje de características por parte del modelo.

Técnicas de aumento de datos

Para mejorar la eficiencia del modelo, decidí aplicar técnicas de aumento de datos. En mi primer enfoque, realicé un análisis exhaustivo de los datos y exploré varias técnicas de aumento. Visualicé cómo las diferentes transformaciones pueden diversificar aún más el conjunto de datos, lo que facilita que el modelo aprenda características y obtenga mejores resultados. Los resultados fueron prometedores y decidí utilizar este enfoque para mejorar el rendimiento del modelo.

Construcción del modelo

Continué construyendo un modelo para la clasificación de imágenes Food 101. Comencé con un modelo inicial de 256x256 píxeles, pero no logré una precisión lo suficientemente alta. Luego, probé con un modelo más sólido, entrenando primero con imágenes de 224x224 píxeles y luego con imágenes de 512x512 píxeles. Finalmente, logré una precisión superior al 88% en la clasificación de una sola clase y una precisión superior al 98% en la clasificación de las cinco principales clases.

Resultados del proyecto

En resumen, el proyecto de clasificación de imágenes Food 101 fue un desafío emocionante y gratificante. Gracias a las técnicas de aumento de datos y a la construcción del modelo, logré resultados impresionantes en términos de precisión de clasificación. Me alegra compartir que obtuve una precisión superior al 88% en la clasificación de una sola clase y una precisión superior al 98% en la clasificación de las cinco principales clases.

Si deseas obtener más detalles sobre mi proyecto, te invito a consultar el repositorio en GitHub, donde encontrarás un análisis más detallado y el código utilizado.

Próximos pasos

Con este proyecto, he adquirido un valioso conjunto de habilidades en clasificación de imágenes y aprendizaje automático. En mis próximos pasos, planeo aplicar estos conocimientos en proyectos más desafiantes y diversos. Me gustaría explorar otros campos de estudio, como el procesamiento del lenguaje natural y la detección de objetos.

Conclusión

En conclusión, estoy emocionado de unirme a Fellowship.ai y participar en proyectos de aprendizaje automático del mundo real. Estoy ansioso por aprender de mis compañeros de equipo y de los mentores del programa, y también estoy emocionado de enfrentar nuevos desafíos y explorar diferentes áreas de la ciencia de datos. Fellowship.ai es un programa excepcional que brinda una oportunidad única para desarrollarse como científico de datos en el mundo industrial. Programas como este son esenciales para adquirir experiencia práctica y transformarse en profesionales altamente capacitados.

Recursos:

• GitHub - Proyecto de clasificación de imágenes Food 101

FAQ:

Q: ¿Cuál fue el conjunto de datos utilizado para el proyecto de clasificación de imágenes Food 101? R: El conjunto de datos utilizado consistió en 101 clases de alimentos, con 1000 imágenes por clase, divididas en 750 imágenes de entrenamiento y 250 imágenes de prueba.

Q: ¿Cuáles fueron los resultados alcanzados en el proyecto? R: Logré una precisión superior al 88% en la clasificación de una sola clase y una precisión superior al 98% en la clasificación de las cinco principales clases.

Q: ¿Dónde puedo encontrar más información sobre el proyecto y el código utilizado? R: Puedes encontrar más detalles sobre el proyecto y el código utilizado en el repositorio de GitHub dedicado al proyecto de clasificación de imágenes Food 101: GitHub - Proyecto de clasificación de imágenes Food 101