🚀 5 Пет-Проектов для Джуна в CV и NLP
Привет, друзья! Сегодня делюсь идеями для пет-проектов в области компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP) . Эти проекты помогут вам набить руку, углубить знания и добавить крутые кейсы в портфолио. 🎯
1. "Умный Сканер Чеков"
Область: Компьютерное зрение + NLP
Описание: Создайте приложение, которое сканирует фотографии чеков и автоматически извлекает информацию: название товаров, цены, итоговую сумму. Можно добавить функцию категоризации покупок (еда, транспорт, развлечения) с помощью NLP.
Технологии:
CV: OpenCV или Tesseract OCR для распознавания текста.
NLP: SpaCy или Transformers для анализа текста.
Чем полезен? Учит работать с OCR, структурированием данных и их визуализацией.
2. "Классификатор Мемов"
Область: Компьютерное зрение + NLP
Описание: Напишите модель, которая классифицирует мемы по темам (например, "кошки", "политика", "геймеры"). Если хотите усложнить, добавьте генерацию подписей к мемам на основе их содержания.
Технологии:
CV: PyTorch для анализа изображений.
NLP: Hugging Face Transformers для генерации текста.
Чем полезен? Помогает освоить классификацию изображений и текста, а также работу с готовыми датасетами (например, Memotion Dataset).
3. "Детектор Эмоций в Видео"
Область: Компьютерное зрение
Описание: Разработайте систему, которая анализирует видео и определяет эмоции людей на экране (радость, грусть, злость и т.д.). Можно добавить визуализацию эмоций в реальном времени.
Технологии:
CV: OpenCV, MediaPipe, или DeepFace для анализа лиц.
ML: Pre-trained модели для распознавания эмоций.
Чем полезен? Учит работать с видео, обработкой потоковых данных и предобученными моделями.
4. "Умный Чат-бот для Поддержки"
Область: NLP
Описание: Создайте чат-бота, который отвечает на часто задаваемые вопросы (FAQ) или помогает пользователям решать задачи (например, заказать пиццу, узнать погоду). Добавьте функцию анализа тональности сообщений, чтобы бот мог адаптировать ответы.
Технологии:
NLP: Hugging Face Transformers.
Backend: Flask/FastAPI для создания API.
Чем полезен? Прекрасный способ освоить диалоговые системы и интеграцию NLP в реальные приложения.
5. "Генератор Названий для Стартапов"
Область: NLP
Описание: Напишите модель, которая генерирует креативные названия для стартапов на основе описания бизнеса. Например, если пользователь вводит "приложение для доставки еды", модель предлагает варианты вроде "FoodExpress" или "MealMate".
Технологии:
NLP: GPT, T5 или другие языковые модели.
Чем полезен? Учит работать с генеративными моделями и создавать удобные интерфейсы для взаимодействия с ML-системами.
💡 Почему эти проекты?
Практичность: Все идеи можно реализовать за несколько недель и показать реальный результат.
Разнообразие: Охватывают разные аспекты CV и NLP.
Масштабируемость: Каждый проект можно улучшать и расширять, добавляя новые фичи.
📌 Совет: Не забудьте оформить свои проекты красиво! Залейте код на GitHub, сделайте README с описанием проекта, и добавьте демо-видео или интерактивный интерфейс. Это поможет вам выделиться на собеседованиях.
⚡️ Выбирайте проект, который вас вдохновляет, и вперёд — к новым достижениям! Удачи! 💪
#ML #ComputerVision #NLP #PetProjects #JuniorDeveloper
Привет, друзья! Сегодня делюсь идеями для пет-проектов в области компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP) . Эти проекты помогут вам набить руку, углубить знания и добавить крутые кейсы в портфолио. 🎯
1. "Умный Сканер Чеков"
Область: Компьютерное зрение + NLP
Описание: Создайте приложение, которое сканирует фотографии чеков и автоматически извлекает информацию: название товаров, цены, итоговую сумму. Можно добавить функцию категоризации покупок (еда, транспорт, развлечения) с помощью NLP.
Технологии:
CV: OpenCV или Tesseract OCR для распознавания текста.
NLP: SpaCy или Transformers для анализа текста.
Чем полезен? Учит работать с OCR, структурированием данных и их визуализацией.
2. "Классификатор Мемов"
Область: Компьютерное зрение + NLP
Описание: Напишите модель, которая классифицирует мемы по темам (например, "кошки", "политика", "геймеры"). Если хотите усложнить, добавьте генерацию подписей к мемам на основе их содержания.
Технологии:
CV: PyTorch для анализа изображений.
NLP: Hugging Face Transformers для генерации текста.
Чем полезен? Помогает освоить классификацию изображений и текста, а также работу с готовыми датасетами (например, Memotion Dataset).
3. "Детектор Эмоций в Видео"
Область: Компьютерное зрение
Описание: Разработайте систему, которая анализирует видео и определяет эмоции людей на экране (радость, грусть, злость и т.д.). Можно добавить визуализацию эмоций в реальном времени.
Технологии:
CV: OpenCV, MediaPipe, или DeepFace для анализа лиц.
ML: Pre-trained модели для распознавания эмоций.
Чем полезен? Учит работать с видео, обработкой потоковых данных и предобученными моделями.
4. "Умный Чат-бот для Поддержки"
Область: NLP
Описание: Создайте чат-бота, который отвечает на часто задаваемые вопросы (FAQ) или помогает пользователям решать задачи (например, заказать пиццу, узнать погоду). Добавьте функцию анализа тональности сообщений, чтобы бот мог адаптировать ответы.
Технологии:
NLP: Hugging Face Transformers.
Backend: Flask/FastAPI для создания API.
Чем полезен? Прекрасный способ освоить диалоговые системы и интеграцию NLP в реальные приложения.
5. "Генератор Названий для Стартапов"
Область: NLP
Описание: Напишите модель, которая генерирует креативные названия для стартапов на основе описания бизнеса. Например, если пользователь вводит "приложение для доставки еды", модель предлагает варианты вроде "FoodExpress" или "MealMate".
Технологии:
NLP: GPT, T5 или другие языковые модели.
Чем полезен? Учит работать с генеративными моделями и создавать удобные интерфейсы для взаимодействия с ML-системами.
💡 Почему эти проекты?
Практичность: Все идеи можно реализовать за несколько недель и показать реальный результат.
Разнообразие: Охватывают разные аспекты CV и NLP.
Масштабируемость: Каждый проект можно улучшать и расширять, добавляя новые фичи.
📌 Совет: Не забудьте оформить свои проекты красиво! Залейте код на GitHub, сделайте README с описанием проекта, и добавьте демо-видео или интерактивный интерфейс. Это поможет вам выделиться на собеседованиях.
⚡️ Выбирайте проект, который вас вдохновляет, и вперёд — к новым достижениям! Удачи! 💪
#ML #ComputerVision #NLP #PetProjects #JuniorDeveloper
🔥4👍1