Машинное обучение приобретает все большую известность и популярность как технология, которая может анализировать огромные объемы данных и автоматизировать задачи специалистов по данным. Это также оказывает влияние на искусство и культуру, начиная с обучения искусству, которое должны понимать компьютеры.
Живопись одной из этих областей искусства интересна и сложна. Любителям искусства может быть трудно определить художника или движение картины. Однако с помощью машинного обучения эту проблему можно легко решить без постоянной потребности в человеческом интеллекте. В этом проекте мы стремимся извлечь особенности картин, которые приведут нас к получению характеристик стиля картин. С помощью соответствующих алгоритмов классификации мы планируем классифицировать эти функции с высокой точностью.
В нашем проекте примут участие 12 разных художников из 6 разных художественных течений. Проект будет сосредоточен вокруг наиболее подходящих современных моделей обучения, таких как SVM (машина опорных векторов). Наборы данных, которые будут использоваться на протяжении всего проекта, будут получены вручную из различных ресурсов в течение следующих двух недель.
Средние страницы участников группы:
