Este tutorial es parte de una serie donde exploraré aplicaciones de aprendizaje profundo en varios ámbitos, cada uno con su propio proyecto.

El foco aquí está en aprendizaje aprendizaje profundo y clasificación de imágenes.

Podríamos haber elegido clasificar gatos, perros o florespero para este proyecto, optamos por trabajar con imágenes de satélite ya que proporcionan un desafío único y emocionante.

Para esto usaremos el Conjunto de datos EuroSAT_RGBgenerosamente compartido por mi amigo Blanchon sobre abrazar la cara. Un agradecimiento especial para él por poner este conjunto de datos a disposición de la comunidad, permitiendo proyectos como este.

En este caso, el objetivo es enseñar un modelo para categorizar diferentes tipos de entornos (como bosques, ríos o áreas urbanas) basándose en imágenes de satélite.

Sin embargo, las aplicaciones potenciales de este tipo de tecnología van mucho más allá de las imágenes de satélite, incluyendo:

  • imagen médicacomo detectar tumores en radiografías o resonancias magnéticas.
  • Vehículos autónomospermitiéndoles reconocer carreteras, obstáculos y peatones.
  • Minoristapara el análisis del comportamiento del cliente a través de secuencias de vídeo.

Por automata