Implementação do modelo de Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Networks - CNN). As CNN são um tipo de modelo de ML comum em tarefas de reconhecimento de padrões e imagens. Elas aplicam diferentes transformações e filtros nas imagens de entrada que tornam sua 'compreensão' dos elementos mais complexa, auxiliando no reconhecimento de padrões.
Este repositório conta com:
Para clonar este repositório localmente, siga os passos abaixo:
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Abra o terminal na pasta em que deseja guardar esse projeto.
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Utilize o comando abaixo para clonar o repositório:
git clone https://github.com/Od4ir/ML-Convolutional_Neural_Network.git
- Após a clonagem, para rodar os JN e os arquivos em Python, é necessário a instalação da Miniconda - Download e instalação. Após instalar a Miniconda rode:
~/miniconda3/bin/conda init
- E crie um ambiente virtual chamado d2l para rodar os programas e instalar as bibliotecas sem afetar seu ambiente global:
conda create --name d2l python=3.9 -y # *Lembre-se de alterar a versão do Python
- Ativando e desativando o ambiente virtual:
conda activate d2l # Ativa o ambiente
conda deactivate # Desativa o ambiente
Após isso, é necessário instalar as bibliotecas do Python: d2l, pytorch, torchvision e matplotlib:
conda activate d2l
# Instalar a biblioteca d2l
pip install d2l
# Instalar o PyTorch e torchvision
pip install torch torchvision
# Instalar matplotlib
pip install matplotlib
Caso falte alguma durante as execuções, basta instalar com o:
pip install <nome_da_biblioteca>
Verifique a seguir as bibliotecas e outras dependências utilizadas nesse projeto. Certifique-se de ter as essas dependências instaladas no seu ambiente:
- Python 3.12.2 - Linguagem de programação utilizada;
- Pytorch 2.4.0+cu121 - Biblioteca do Python criada para facilitar o trabalho com Machine Learning;
- Jupyter Notebook - Aplicação web que permite escrever documentos com texto e código;
- Matplotlib - Biblioteca do Python com funções para visualização de dados;
- NumPy - Biblioteca do Python com funções para realizar várias funções numéricas;
- d2l - Biblioteca para acompanhar o livro Dive into Deep Learning;
- torchvision - Biblioteca para visões computacionais em PyTorch.
- Dive Into Deep Learning - Livro;
- Convolutional Neural Networks: A Brief History of their Evolution - Artigo - Medium;
- Inception Module Definition - Artigo - DeepAi;
- ResNet Architeture Explaned - Artigo - Medium;
- What are Convolucional Neural Networks (CNNs)? - Vídeo - IBM Technology;
- Convolutional Neural Networkds (CNNs) explained - Vídeo - deeplizard;