Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я ведущий инженер-программист в YADRO. Помимо основных рабочих задач, включающих исследование проблем производительности СХД, я увлекаюсь машинным обучением. Участвовал в коммерческих проектах, связанных с техническим зрением, 3D-сканерами и обработкой фотографий. В задачах часто использовал С++, хотя машинное обучение традиционно ассоциируется с Python. Этот язык программирования буквально захватил сферу, его используют повсюду — от обучающих курсов до серьезных ML-проектов.
Однако Python — не единственный язык, на котором можно решать задачи машинного обучения. Так, альтернативой может стать С++. Если последний вам ближе, вам будет интересен и полезен этот текст.
Под катом разберемся:
— как организовать работу с данными и загрузку обучающего датасета,
— как описать структуру нейронной сети,
— как использовать уже готовые алгоритмы машинного обучения из доступных библиотек и фреймворков,
— как организовать конвейер обучения сети,
— как использовать предобученные глубокие сети для решения задач.
