120 практических задач. Джейд Картер

loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

      # Вывод архитектуры модели

      model.summary()

      # Обучение модели

      model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

      ```

      Пояснение архитектуры и процесса:

      1. Векторное представление слов (Embedding): Embedding слой преобразует каждое слово в вектор фиксированной длины (`embedding_dim`). Это позволяет модели учитывать семантические отношения между словами в контексте анализа тональности.

      2. LSTM слой: LSTM слой обрабатывает последовательность слов, учитывая их контекст и последовательность в тексте. Он помогает модели улавливать долгосрочные зависимости и контекст при анализе текстовых данных.

      3. Полносвязный слой: Выходной слой с активацией `sigmoid` используется для задачи бинарной классификации (для определения позитивной или негативной тональности).

      4. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором `adam` и функцией потерь `binary_crossentropy`, подходящей для бинарной классификации. В качестве метрики используется `accuracy` для оценки точности классификации.

      Преимущества использования LSTM для анализа тональности отзывов

      – Учёт контекста: LSTM учитывают контекст и последовательность слов, что особенно полезно для задач анализа тональности текстов, где важно не только наличие отдельных слов, но и их последовательность.

      – Обработка переменной длины ввода: LSTM могут обрабатывать тексты разной длины, что делает их удобными для работы с различными типами и объемами текстовых данных.

      – Высокая производительность: LSTM часто демонстрируют высокую точность при задачах анализа тональности благодаря способности к улавливанию сложных зависимостей в текстах.

      Таким образом, построение нейронной сети на основе LSTM для анализа тональности отзывов представляет собой эффективный подход к задаче классификации текстовых данных с эмоциональной окраской, который можно доработать и оптимизировать в зависимости от конкретных требований и характеристик доступных данных.

      26. Построение модели для обнаружения лиц в видео

      – Задача: Обнаружение и отслеживание лиц в видео.

      Для обнаружения и отслеживания лиц в видео можно использовать глубокие нейронные сети, специально настроенные для работы с видеоданными. Одним из эффективных подходов является использование комбинации детектора лиц на основе сверточных нейронных сетей (CNN) с последующим алгоритмом отслеживания движущихся объектов (например, алгоритмом опорных векторов или методом опорных точек). Давайте рассмотрим основные шаги и архитектуру модели для такой задачи.

      Построение модели для обнаружения лиц в видео

      1. Детектор лиц на основе CNN

      Для начала нам нужно построить модель для обнаружения лиц в кадрах видео. Мы можем использовать предварительно обученную модель, такую как Single Shot MultiBox Detector (SSD) или You Only Look Once (YOLO), которые показывают хорошую производительность в реальном времени.

      Пример архитектуры модели SSD для обнаружения лиц:

      ```python

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2

      from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Reshape

      from tensorflow.keras.models import Model

      # Загрузка предварительно обученной модели MobileNetV2 без полносвязных слоев

      base_model = MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet')

      # Замораживаем веса предварительно обученной модели

      base_model.trainable = False

      # Добавляем дополнительные