Crearea, dezvoltarea, antrenarea și evaluarea modelelor neuronale

Structura unui proiect de dezvoltare, antrenare și evaluare a modelelor neuronale poate varia în funcție de preferințele și necesitățile tale, dar voi propune o structură de bază care să includă toate componentele menționate până acum. Iată o structură de bază pentru proiectul tău:

Iată o schiță demo cu structura proiectului

proiect_recunoastere_persoane/
│
├── dataset/                   # Directorul pentru setul de date
│   ├── train/                 # Directorul pentru datele de antrenament
│   │   ├── clasa1/            # Imagini pentru clasa 1
│   │   ├── clasa2/            # Imagini pentru clasa 2
│   │   └── ...
│   ├── test/                  # Directorul pentru datele de testare
│   │   ├── clasa1/            # Imagini pentru testarea clasa 1
│   │   ├── clasa2/            # Imagini pentru testarea clasa 2
│   │   └── ...
│   └── validare/              # Directorul pentru datele de validare (dacă este cazul)
│       ├── clasa1/            # Imagini pentru validarea clasei 1
│       ├── clasa2/            # Imagini pentru validarea clasei 2
│       └── ...
│
├── modele/                     # Directorul pentru modelele de rețea neurală
│   ├── model.py               # Codul sursă pentru definirea modelului
│   ├── antrenare.py           # Codul sursă pentru antrenarea modelului
│   └── evaluare.py            # Codul sursă pentru evaluarea modelului
│
├── load_files.py               # Script pentru încărcarea și preprocesarea datelor
├── deploy.py                   # Script pentru implementarea și utilizarea modelului
├── fine_tuning.py              # Script pentru fine-tuning și optimizare
├── utils.py                    # Funcții și utilitare utile
│
├── documentatie/               # Directorul pentru documentația proiectului
│   ├── model_documentation.md  # Documentația modelului
│   ├── technical_docs.md       # Documentația tehnică
│   └── performance_reports/    # Director pentru rapoartele de performanță
│       ├── raport_1.md         # Raportul de performanță #1
│       ├── raport_2.md         # Raportul de performanță #2
│       └── ...
│
├── date/                       # Director pentru date auxiliare (dacă este cazul)
│   ├── pre_trained_models/     # Director pentru modele pre-antrenate (dacă sunt utilizate)
│   ├── alte_resurse/           # Alte resurse auxiliare
│   └── ...
│
├── README.md                   # Fișierul README cu informații despre proiect
├── requirements.txt            # Fișier cu dependențele proiectului
└── .gitignore                  # Fișier pentru ignorarea unor fișiere/directoare în controlul versiunilor

Acesta este un exemplu simplu de structură de proiect, dar poate fi adaptat la nevoile și preferințele tale. Cu toate acestea, structura propusă mai sus include:

1. dataset/: Acest director conține datele tale de antrenament, testare și, dacă este cazul, validare. Imaginile sunt organizate în subdirectoare pe clase pentru o gestionare mai ușoară.

2. modele/: Acest director conține codul sursă pentru definirea, antrenarea și evaluarea modelului. Puteți avea un fișier model.py care definește arhitectura modelului, un fișier antrenare.py pentru antrenare și un fișier evaluare.py pentru evaluare.

3. load_files.py: Acest script se ocupă de încărcarea și preprocesarea datelor din directorul dataset/.

4. deploy.py: Acest script este responsabil de implementarea și utilizarea modelului într-un mediu real.

5. fine_tuning.py: Acest script conține cod pentru fine-tuning și optimizare.

6. utils.py: Acest fișier conține funcții și utilitare utile care pot fi folosite în întregul proiect.

7. documentatie/: Acest director conține documentația proiectului, inclusiv documentația modelului, documentația tehnică și rapoartele de performanță.

8. date/: Acest director poate conține resurse auxiliare, cum ar fi modele pre-antrenate sau alte date necesare pentru proiect.

9. README.md: Acest fișier conține informații despre

proiect, cum ar fi descrierea proiectului, cerințele de instalare și utilizare, și alte informații relevante.

10. requirements.txt: Acest fișier enumeră dependențele proiectului, ceea ce face mai ușoară reproducerea și gestionarea mediului de dezvoltare.

11. .gitignore: Acest fișier este utilizat pentru a ignora fișierele și directoarele care nu trebuie să fie urmărite în controlul versiunilor (de exemplu, fișierele de date mari sau fișiere generate temporar).

Această structură servește ca un ghid de bază, și o putem ajusta pentru a se potrivi cerințelor și particularităților proiectului. Este important să menținem o organizare bună a proiectului pentru a-l face mai ușor de gestionat și de colaborat cu alți dezvoltatori, dacă este cazul.