Пишем Простую Нейросеть В Telegram
Пишем Простую Нейросеть В Telegram
Запускайте нашего Telegram - бота!
👇👇👇👇👇👇👇
Заголовок: Пишем простую нейросеть в Telegram: наш короткий курс обучения
Вступление
============
Хотите узнать, как написать нейросеть в телеграм-боте, но не понимаете, как это сделать? В этой статье мы покажем, как создать простую нейросеть для простого телеграм-бота на Python. Не требуются знания machine learning или научные записи. Наша цель - познакомиться с нейросетью и разработать бота для решения определенного задания.
Основы нейросетей
================
Нейросети - это подмножество искусственного интеллекта, изучающее способы идентификации и классификации структурированных данных. Они состоят из слоев, каждый из которых состоит из нейронов (узлов), которые позволяют нейронной сети обрабатывать и сохранять информацию.
Наша цель - сделать очень простую сеть, способную идентифицировать цифры от 0 до 9.
Установка
=========
Подготовка к началу работы:
1. Скачайте и установите Python (для Windows https://www.python.org/downloads/windows/, для Mac - https://www.python.org/downloads/mac-osx/).
2. Скачайте и установите библиотеку OpenCV (http://opencv.org/releases/3.4.1/), которая предоставляет функциональность для работы с видео- и изображением, а также включает скрипт для обучения нейросети.
3. Установите питон- Telegram Bot API (https://github.com/python-telegram-bot/python-telegram-bot#installation):
```
pip install python-telegram-bot
```
4. Установите библиотеки для работы с нейросетью:
```
pip install keras
pip install opencv-contrib-python
```
Наше задание
=============
Бот должен отправлять пользователю видео. Задание бота – определять, когда в видео появится цифра от 0 до 9. Кроме цифр он должен игнорировать остальные символы.
Работа с цифрами 0-9
------------------
Будем использовать такие обработку изображения, чтобы исключить небольшие изменения в цветах и видео изображениях.
1. Для начала мы должен сгенерировать набор изображений цифр от 0 до 9. Каждому изображению присвоим метку, то есть определим, какой цифре соответствует эта картинка. Для этого использовать функцию `cv2.imread()` от OpenCV для считывания изображений в виде двумерного массива:
```
import cv2
digits = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
labels = {digit: i for i, digit in enumerate(digits)}
for i, digit in enumerate(digits):
digit_img = cv2.imread("digits_{}.png".format(digit), 0)
digit_img = digit_img / 255.
X.append(digit_img)
y.append(labels[digit])
X = np.array(X) / 255.
y = keras.utils.to_categorical(y, num_classes=10)
```
2. Отправка фото
Алиса Нейросеть Рисует В Telegram
Нейросеть Которая Делает Шортс Из Видео В Telegram
Джипити Онлайн По Фото В Telegram