 Générez un algorithme d'apprentissage automatique qui détermine si un objet est un hot-dog ou non.
Un algorithme d'apprentissage automatique pour déterminer si un objet est un hot-dog\n\n1. Collectez un ensemble de données d'images contenant divers objets avec des étiquettes indiquant s'il s'agit ou non d'un hot-dog\n2. Prétraitez les données en redimensionnant les images, puis en les convertissant dans un format en niveaux de gris.\n3. Divisez les données en trois ensembles : formation, validation et test\n4. Utilisez un réseau neuronal convolutif (CNN) comme modèle qui classifiera les images.\n5. Créez trois architectures CNN différentes avec un nombre variable de couches et de nœuds.\n6. Entraînez chaque modèle et utilisez le jeu de validation pour sélectionner le modèle avec la plus grande précision.\n7. Testez le modèle sélectionné avec le jeu de test pour évaluer la précision finale.\n8. Utilisez le modèle pour classer les images inédites.