https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html

Acum incerc sa folosesc niste API pentru creerea unor chatboti personalizatii pe comanda . Va rog frumos sa imi dati feedback la tot ce am facut chiar am stat mult ca imi placea ca pot sa aplic librarii din cartea de mai jos , dar una din dorintele mele e sa fac analiza datelor . Problemele astea lu-am luat foarte personal am stat foarte mult pana le-am inteles si a trebuit sa invat ca sa pot sa le rezov , ca sa aplic orice am in cap trebuie sa ma documentez nu pot sa public un cod pe care nu il inteleg A da si cred ca pot sa fac 4 sau 5 probleme trebuie sa imi acordati decat timp

2 Company Classifier

Ex2 Eu nu m-am aptinut si am incercat sa fac 2 probleme ca daca tot am stat sa citesc atat de mult despre apache parquet si am gasit tot ce trebuia pe https://parquet.apache.org/ si pot sa zic ca m-am inspirat si dupa https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/inspection/plot_linear_model_coefficient_interpretation.html#sphx-glr-auto-examples-inspection-plot-linear-model-coefficient-interpretation-py Pot sa zic ca red ca mi-ar placea sa lucrez cu baze de datre intradevar cred ca pot sa ma situez la mid pentru inceput trebuie sa stau sa invat foarte multe dar cred ca voi puteti sa ma ghidati foarte bine in aceasta aventura M-am mai inspirat https://stackoverflow.com/questions/52656972/how-can-i-open-a-snappy-parquet-file-in-python Acesta este biroul meu . Am devenit mult mai productiv decand am investit in ce iubesc sa fac

Potrivirea și gruparea site-urilor web în funcție de similitudinea logourilor

Acest proiect implementează o soluție pentru potrivirea și gruparea site-urilor web în funcție de similitudinea logourilor lor. Soluția utilizează mai multe abordări pentru a extrage caracteristicile logourilor și a le grupa, inclusiv tehnici tradiționale de procesare a imaginilor și tehnici de învățare profundă.

Descrierea soluției

Soluția implementează trei abordări diferite pentru potrivirea logourilor:

1. Abordarea tradițională (logo_matcher.py): Utilizează tehnici clasice de procesare a imaginilor, cum ar fi histograme de culori și caracteristici HOG (Histogram of Oriented Gradients), pentru a extrage caracteristicile logourilor.

2. Abordarea de învățare profundă (deep_logo_matcher.py): Utilizează un model pre-antrenat ResNet-50 pentru a extrage caracteristicile profunde ale logourilor.

3. Abordarea ensemble (ensemble_logo_matcher.py): Combină caracteristicile extrase de abordările tradiționale și de învățare profundă pentru a obține rezultate mai bune.

Pentru gruparea logourilor similare, toate abordările utilizează algoritmul DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), care este potrivit pentru această sarcină deoarece nu necesită specificarea numărului de clustere în avans și poate identifica outlier-i.

Structura proiectului

• logo_matcher.py: Implementarea abordării tradiționale
• deep_logo_matcher.py: Implementarea abordării de învățare profundă
• ensemble_logo_matcher.py: Implementarea abordării ensemble
• inspect_parquet.py: Script pentru inspectarea structurii fișierului parquet
• run_all.py: Script principal care rulează toate abordările și compară rezultatele
• results/: Director pentru rezultate (creat automat)

Cerințe

Pentru a rula acest proiect, aveți nevoie de următoarele biblioteci Python:

pandas
numpy
pillow
scikit-learn
matplotlib
opencv-python
torch
torchvision
pyarrow

Puteți instala toate dependențele folosind:

pip install pandas numpy pillow scikit-learn matplotlib opencv-python torch torchvision pyarrow

Cum să rulați soluția

1. Asigurați-vă că aveți fișierul logos.snappy(1).parquet în directorul curent.

2. Pentru a inspecta structura fișierului parquet:

"" python inspect_parquet.py

3. Pentru a rula abordarea tradițională:


python logo_matcher.py

4. Pentru a rula abordarea de învățare profundă:

python deep_logo_matcher.py

5. Pentru a rula abordarea ensemble:

python ensemble_logo_matcher.py

6. Pentru a rula toate abordările și a compara rezultatele:

Rezultate

Rezultatele vor fi afișate în consolă și salvate în directorul results/. Acestea includ:

• Grupurile de site-uri web cu logourile similare
• Vizualizări ale grupurilor pentru fiecare abordare
• Comparații între diferitele abordări

Abordarea tehnică

Extragerea caracteristicilor

Abordarea tradițională

• Histograme de culori (RGB)
• Caracteristici HOG simplificate

Abordarea de învățare profundă

• Caracteristici extrase de modelul ResNet-50 pre-antrenat

Abordarea ensemble

• Combinarea caracteristicilor tradiționale și profunde

Gruparea

Toate abordările utilizează algoritmul DBSCAN pentru grupare, cu următorii parametri:

• eps: Distanța maximă între două eșantioane pentru a fi considerate în același cluster
• min_samples: Numărul minim de eșantioane într-un cluster

Abordarea ensemble evaluează automat diferite valori pentru acești parametri și selectează cea mai bună configurație.

Evaluarea

Rezultatele sunt evaluate folosind:

• Scorul Rand ajustat pentru a compara grupurile obținute de diferitele abordări
• Numărul de grupuri și outlier-i pentru fiecare abordare
• Matricea de confuzie pentru a analiza suprapunerea între grupuri

Scalabilitate

Soluția este proiectată pentru a fi scalabilă:

• Utilizează procesare paralelă pentru extragerea caracteristicilor
• Poate fi adaptată pentru a procesa seturi de date mai mari
• Poate fi implementată într-un mediu distribuit pentru procesarea la scară largă

Îmbunătățiri posibile

• Utilizarea altor modele de învățare profundă pentru extragerea caracteristicilor

• Implementarea altor algoritmi de grupare

• Optimizarea parametrilor folosind tehnici de căutare în grilă sau optimizare bayesiană

• Implementarea unei interfețe web pentru vizualizarea rezultatelor

• Utilizarea tehnicilor de augmentare a datelor pentru a îmbunătăți robustețea

  O sa va pun o poza pentru cel de-al doilea proiect

Vizualizarea datelor la problema Company Classifier

Autor Defta Andrei Robert

Va multumesc daca ati ajuns pana aici

Acest proiect a fost dezvoltat din pasiune :)))