Свързани публикации 'image-classification'
Задълбочено обучение на практика: Изграждане на модела DrawMoji
След като получих сертификати за „Deep Learning Specialization“ на deeplearning.ai през 2020 г., исках да приложа знанията си на практика, като изградя свой собствен модел на задълбочено обучение за интересно и забавно приложение. Реших да създам модел за разпознаване на изображения, който ще се научи да разпознава изображения на емотикони по толкова обобщаващ начин, че да може да разпознае посредствената рисунка на емотикони на човек.
Изграждане на набора изображения
За да създам своя..
Дълбокото обучение и проблемът с набора за обучение
Контролираното обучение се оказа много полезен набор от инструменти за много приложения, където иначе трудно можеше да се съберат прозрения. Например откриване на слон от летателен апарат за целите на преброяването или разбиране на техните поведенчески модели за екологичен мониторинг. Тези случаи на употреба обикновено изискват ръчно почистване на изображения/видеоклипове от наземно или въздушно превозно средство. Машинното обучение може да опрости този труден процес, ако може да..
Китайският търговски пилотен проект за автономно шофиране пристигна
Първият търговски пилотен проект в страната за услуги за пътуване с автономно шофиране беше открит в Пекин на 25 ноември 2021 г. Когато услугата за зареждане беше пусната за обществеността на първия ден, жител на Пекин използва платформата за услуги за автономно шофиране Apollo на Baidu „Carrot Run“ за извършване на първото плащане. Това е първата поръчка, откакто Пекин стартира своя пилотен проект за автономно шофиране.
Скоро ще бъдат отключени още сценарии за приложения
Baidu и..
Внедряване на модели на Keras с помощта на TensorFlow Serving и Flask
Често има нужда да се абстрахират детайлите на вашия модел на машинно обучение и просто да се внедри или интегрира с лесни за използване крайни точки на API. Например, ние можем да предоставим крайна точка на URL, чрез която всеки може да направи POST заявка и ще получи JSON отговор за това, което моделът е заключил, без да се притеснява за неговите технически характеристики.
В този урок ще създадем сървър за обслужване на TensorFlow, за да внедрим нашата InceptionV3 конволюционна..
Microsoft Lobe: Машинно обучение за всички
Преди седмица Microsoft пусна първия си публичен преглед на Lobe, десктоп приложение, което обещава да донесе машинно обучение на масите. В тази първа итерация на софтуера можете да обучите и тествате класификатор на изображения, без да пишете нито един ред код... така че колко добре работи?
Реших да пробвам Lobe и да създам модел за класифициране на изображения на някои от любимите животни на дъщеря ми: лъвове, гепарди, зебри и жирафи (тя е на две години и половина и е усвоила това..
Откриване на болести в портокали с машинно обучение
от Кристиан Кастило , Серхио Перес , Антонио Рубио и Яно Солер .
Машинното обучение е област на изкуствения интелект, която има за цел да гарантира, че машината може да имитира интелигентното поведение на човек: визуално разпознаване, разбиране на писмен текст или преместване на роботи за извършване на специфична физическа дейност, като отваряне на врата, са само някои от многото области, в които се прилага днес.
Насърчавани от инициативата на плана Saturdays.AI , нашата работна..
Класификация на изображения с трансферно обучение
Трансферното обучение е повторно предназначение на предварително обучен модел за друга, но подобна употреба. Този метод се вижда в различни приложения за машинно обучение, особено в ситуации, когато наборът от данни е сравнително малък.
В този проект изградих модел за класификация на изображения от нулата, използвайки трансферно обучение. Когато казах от нулата, наборът от данни беше моят персонализиран набор от данни, който бракувах с помощта на инструмента IDT с мои собствени..
