Deep Learning - Gebärdensprache-Klassifikation
Dieses Projekt erkundet Deep-Learning-Techniken für Bildklassifikation und neuronale Netzwerk-Modellierung. Der Hauptfokus liegt auf der Entwicklung eines Gebärdensprache-Alphabet-Erkennungssystems mit Sign Language MNIST-Datensatz, wobei das Ziel die Klassifikation statischer Handzeichen ist, die Buchstaben A-Z darstellen (ausgenommen J und Z, die dynamische Bewegungen erfordern). Das Projekt umfasst auch ein Framework für neuronale Netzwerk-Regression/Klassifikation auf dem Heart Disease UCI-Datensatz. Das Projekt demonstriert mehrere Ansätze: benutzerdefinierte CNN-Architekturen von Grund auf erstellt, Transfer Learning mit vortrainierten Modellen (VGG16), Daten-Augmentierungs-Techniken (RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, RandomTranslation, RandomCrop) und Hyperparameter-Optimierung mit GridSearchCV.
Übersicht
Dieses Projekt erkundet Deep-Learning-Techniken für Bildklassifikation und neuronale Netzwerk-Modellierung. Der Hauptfokus liegt auf der Entwicklung eines Gebärdensprache-Alphabet-Erkennungssystems mit Sign Language MNIST-Datensatz, wobei das Ziel die Klassifikation statischer Handzeichen ist, die Buchstaben A-Z darstellen (ausgenommen J und Z, die dynamische Bewegungen erfordern). Das Projekt umfasst auch ein Framework für neuronale Netzwerk-Regression/Klassifikation auf dem Heart Disease UCI-Datensatz. Das Projekt demonstriert mehrere Ansätze: benutzerdefinierte CNN-Architekturen von Grund auf erstellt, Transfer Learning mit vortrainierten Modellen (VGG16), Daten-Augmentierungs-Techniken (RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, RandomTranslation, RandomCrop) und Hyperparameter-Optimierung mit GridSearchCV.
Schlüsselfunktionen
Benutzerdefinierte CNN-Architekturen von Grund auf für Gebärdensprache-Klassifikation
VGG16 Transfer Learning mit vortrainierten ImageNet-Gewichten
Daten-Augmentierung mit 7+ Techniken (Flip, Rotation, Zoom, Translation, Crop)
Hyperparameter-Tuning mit GridSearchCV
Modell-Checkpointing und Early Stopping
24-Klassen-Klassifikation (Buchstaben A-Z ausgenommen J, Z)
Neuronales Netzwerk-Framework für tabellarische Daten (Heart Disease UCI)
Mehrere Lösungs-Ansätze (3 verschiedene Implementierungen)
Modell-Persistenz und Klassen-Mapping-Erhaltung
Umfassende Evaluierungs-Metriken (Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score)
pages.portfolio.projects.deep_learning_sign_language.features.10
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Technische Highlights
Entwicklung benutzerdefinierter CNN-Architekturen für Gebärdensprache-Erkennung
Implementierung VGG16 Transfer Learning mit benutzerdefiniertem Klassifikations-Kopf
Anwendung umfassender Daten-Augmentierungs-Techniken
Durchführung Hyperparameter-Optimierung mit GridSearchCV
Erstellung neuronales Netzwerk-Framework für tabellarische Datenanalyse
Erreichung robuster Modell-Performance mit Checkpointing und Early Stopping
Herausforderungen und Lösungen
Bildklassifikations-Komplexität
Behandlung Gebärdensprache-Erkennung erfordert Verständnis von Hand-Formen und -Positionen mit CNN-Architekturen
Begrenzte Trainingsdaten
Implementierung Daten-Augmentierungs-Techniken zur künstlichen Erhöhung der Datensatz-Größe und Verbesserung der Generalisierung
Overfitting
Verwendung von Dropout-Schichten, Early Stopping und Daten-Augmentierung zur Verhinderung von Modell-Memorisierung
Hyperparameter-Auswahl
Anwendung von GridSearchCV zur systematischen Hyperparameter-Suche und Kreuzvalidierung
Transfer-Learning-Anpassung
Anpassung vortrainiertes VGG16-Modell an Gebärdensprache-Domäne mit benutzerdefiniertem Klassifikations-Kopf und Fine-Tuning
Rechen-Ressourcen
Optimierung Architekturen mit effizienten Designs, Modell-Checkpointing und Early Stopping zur Ressourcen-Verwaltung
Technologien
Deep Learning
Neural Networks
Data Augmentation
Data Processing
Visualization
Optimization
Environment
Projektinformationen
- Status
- Completed
- Jahr
- 2024
- Architektur
- Multi-Lösungs-Deep-Learning-Projekt mit benutzerdefiniertem CNN, VGG16 Transfer Learning und Neuronales Netzwerk-Framework
- Category
- Data Science