Solving Machine Learning Problems in TensorFlow/Keras (Image Processing using Deep Learning)

Cursul Solving Machine Learning Problems in TensorFlow/Keras (Image Processing using Deep Learning) este conceput pentru ingineri de Machine Learning care doresc să își dezvolte competențele în zona procesării imaginilor și a Computer Vision, folosind TensorFlow și Keras. Programul are un nivel avansat și urmărește trecerea de la conceptele fundamentale de deep learning la construirea, evaluarea și îmbunătățirea unor modele capabile să rezolve probleme reale de clasificare, localizare, segmentare și generare de imagini.

Procesarea imaginilor reprezintă unul dintre cele mai importante domenii de aplicare pentru deep learning. Imaginile conțin cantități mari de informație vizuală, însă transformarea pixelilor în predicții utile presupune o serie de etape: pregătirea datelor, alegerea arhitecturii, antrenarea modelului, controlul overfitting-ului, evaluarea performanței și, în final, integrarea modelului într-un sistem real. Cursul abordează acest proces într-o manieră practică, combinând explicațiile teoretice cu laboratoare hands-on în TensorFlow/Keras.

Programul începe cu fundamentele Deep Learning-ului aplicat procesării imaginilor, punând în legătură Machine Learning-ul tradițional cu rețelele neuronale profunde. Participanții explorează anatomia unei rețele neuronale și diferitele tipuri de convoluții, înțelegând de ce operațiile convoluționale sunt atât de importante pentru analiza imaginilor. În același timp, este introdus workflow-ul Keras, astfel încât participanții să poată construi, antrena și evalua modele într-un mod structurat.

Un rol important îl are și partea de prelucrare de bază a imaginilor și Computer Vision. Înainte ca un model de deep learning să poată identifica obiecte sau categorii, datele trebuie înțelese și pregătite corespunzător. Sunt abordate concepte precum pixelii, sistemele de coordonate, canalele de culoare și ordinea canalelor, precum și utilizarea OpenCV. Laboratoarele permit aplicarea unor filtre asupra imaginilor, inclusiv kerneluri pentru blur, sharpening și detectarea unor caracteristici precum marginile. Aceste exerciții creează o legătură importantă între procesarea clasică a imaginilor și metodele moderne bazate pe rețele neuronale.

Cursul acordă o atenție deosebită regularizării și generalizării modelelor. În proiectele de Computer Vision, un model poate obține rezultate foarte bune pe datele de antrenare, dar rezultate semnificativ mai slabe pe imagini noi. Pentru a înțelege și controla această problemă, sunt analizate concepte precum underfitting și overfitting, reducerea dimensiunii rețelei, regularizarea L1, L2 și Elastic, Dropout și Batch Normalization. Participanții construiesc un prim model neuronal și îl compară prin benchmark-uri, urmărind modul în care diferitele tehnici influențează performanța și capacitatea de generalizare.

Un punct central al programului este reprezentat de Convolutional Neural Networks (CNN). Aceste arhitecturi sunt fundamentale pentru numeroase sarcini de analiză vizuală deoarece pot învăța automat reprezentări ierarhice ale imaginilor. Sunt abordate straturile convoluționale, depthwise convolutions, convoluțiile 1×1 și construirea CNN-urilor în Keras. Data augmentation este, de asemenea, inclusă în această etapă, deoarece modificări controlate ale imaginilor de antrenare pot contribui la obținerea unor modele mai robuste și la reducerea overfitting-ului. Tutorialele oficiale TensorFlow ilustrează aceeași abordare prin utilizarea unor transformări precum flip, rotație și zoom în cadrul pipeline-ului de antrenare.

După construirea propriilor CNN-uri, cursul introduce arhitecturi consacrate precum AlexNet, VGGNet, ResNet și MobileNet, precum și contextul ImageNet. Înțelegerea acestor modele este relevantă nu doar din perspectivă istorică, ci și pentru alegerea unei arhitecturi potrivite în funcție de problema rezolvată. Modelele pre-antrenate pot fi reutilizate pentru noi seturi de date, reducând timpul și resursele necesare pentru antrenare de la zero. TensorFlow și Keras oferă exemple de utilizare a unor modele pre-antrenate, inclusiv pentru transfer learning și fine-tuning.

Transfer learning-ul și fine-tuning-ul reprezintă, astfel, o componentă importantă a formării practice. În loc să fie antrenată o rețea completă de la zero, caracteristicile învățate de un model pe un set mare de date pot fi reutilizate pentru o problemă nouă. În mod obișnuit, baza convoluțională este înghețată, se adaugă un nou clasificator și se antrenează componentele necesare. Ulterior, anumite straturi pot fi deblocate și ajustate cu o rată de învățare redusă pentru fine-tuning. Acest workflow este documentat și în ghidurile oficiale TensorFlow și Keras.

Programul extinde apoi utilizarea CNN-urilor către probleme mai complexe, precum object localization și object segmentation. Participanții învață să reutilizeze modele precum VGG și să ajusteze parametrii unei rețele deja antrenate pentru a răspunde unei cerințe specifice. Astfel, accentul se mută de la simpla clasificare a unei imagini către identificarea și localizarea informației relevante din interiorul acesteia.

O componentă deosebit de relevantă pentru proiectele moderne de AI este Explainable AI. Un model de deep learning poate produce predicții performante, însă în multe aplicații este important să înțelegem și de ce a fost realizată o anumită predicție. Cursul introduce vizualizarea activărilor intermediare, analiza reprezentărilor interne ale rețelei și utilizarea heatmap-urilor. Aceste tehnici pot ajuta la identificarea zonelor din imagine care au contribuit la predicție și pot oferi o perspectivă suplimentară asupra comportamentului modelului.

Programul include și modele generative nesupravegheate pentru procesarea imaginilor, prin introducerea autoencoderelor. Sunt abordate utilizarea autoencoderelor pentru imagini, deblurring și generarea de imagini. Laboratorul dedicat acestei zone urmărește generarea unor imagini noi pornind de la reprezentări învățate dintr-un dataset, inclusiv tehnici asociate generării de imagini și exemple de generare facială. Această componentă extinde perspectiva dincolo de clasificarea imaginilor, către modele capabile să învețe structura și distribuția datelor vizuale.

Ultima parte a cursului aduce conceptele într-un context de Machine Learning aplicat în lumea reală. Sunt introduse TensorBoard, procesul de deployment al modelelor de deep learning și criteriile care trebuie luate în considerare atunci când este aleasă o anumită metodă sau arhitectură. Un model performant nu este suficient dacă nu poate fi monitorizat, evaluat și utilizat într-un sistem practic. De aceea, această etapă conectează dezvoltarea modelului cu cerințele unui workflow ML complet.

Pentru participare este necesară parcurgerea modulului Basic Machine Learning în TensorFlow/Keras. Sunt recomandate, de asemenea, cunoștințe de bază de Deep Learning — neuroni, tipuri de straturi, rețele, funcții de pierdere, optimizatori, overfitting și TensorFlow — precum și noțiuni introductive de procesare a imaginilor și Computer Vision, inclusiv spații de culoare, convoluții și utilizarea OpenCV/PIL.