Voici le rendu pour le challenge que m'a proposé SOYHUCE pour son recrutement de stage.
J'ai eu quatre jours pour faire ce challenge. Étant donné que je suis étudiant, j'ai travaillé entre les cours.
L'objectif du projet est d'aider des scientifiques d'un laboratoire de Normandie à identifier les baleines qu'ils rencontrent en mer.
Pour cela, j'ai à ma disposition un jeu de données composé d'une dizaine de milliers de photos de baleines, chacune identifiée par son id ou le label new_whale si c'est une baleine non indentifiée.
J'ai commencé par analyser le jeu de données et visualiser les photos.
Je les ai ensuite mis en forme pour les donner à mon modèle. Mon modèle est un réseau de neurones à convolution (CNN), une architecture spécialisée pour la reconnaissance d'images.
Enfin, j'ai essayé d'améliorer la performance en développant un modèle en apprentissage par transfert.
Durant ce projet, j'ai utilisé les frameworks suivants :
- Le langage de programmation Python
- Numpy et Pandas pour la manipulation et l'analyse des données
- Matplotlib pour visualiser les photos de baleines
- Tensorflow et Keras pour la création de modèles de machine learning
- Streamlit pour mettre en production le modèle et créer une application web
- Quelques fonctions de Scikit-learn pour redimensionner les images dans mon application
Voici le code du projet : notebook (si ça ne charge pas car le notebook est trop volumineux, faites Download puis Retour)