ML

Добро пожаловать в девятую часть серии статей про использование методов машинного обучения в игре GTA V. В данной статье мы расскажем, как будем строить наш датасет для обучения нейронной сети.

Добро пожаловать в восьмую серию нашего цикла заметок по игре в GTA V при помощи методов машинного обучения.

Пока мы обдумывали следующие шаги, нам было любопытно поразмышлять над несколькими вариантами вождения с искусственным интеллектом.

Теперь, когда мы можем считывать фреймы и производить прямой ввод команд с клавиатуры, давайте вернемся к нашей основной задаче — беспилотному вождению автомобиля.

Теперь давайте создадим функцию, которая будет принимать изображение и обрабатывать его описанным ранее способом.

К концу этой статьи вы будете точно знать, что вам нужно изучать и к каким учебным ресурсам обратиться, чтобы последовательно изучить ИИ.

Основная идея в обработки изображений состоит в их упрощении. Конечно, обработка изображений также включает в себя разные визуальные эффекты, но нас сейчас интересует именно упрощение исходного изображения.

Давайте теперь разберем, как нам визуально отобразить массив пикселей. Разумеется, мы начнем с изображений, которые мы уже видели.

Предыдущая статья — Распознавание образов в Python. Часть II — изучение массивов пикселей. Вспомним еще раз нашу картинку из предыдущей

Теперь мы полностью готовы погрузиться в вопрос численного представления изображения. Для этого мы будем использовать библиотеку PIL или Pillow (в зависимости от того, какая у нас стоит версия Python, 32-х или 64-битная).

Распознавание образов находит множество практических применений. Одним из самых распространенных явлется распознавание лиц.