Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Il Capitolo 1 ha introdotto le basi del funzionamento dell'apprendimento automatico. Hai visto come iniziare a programmare utilizzando le reti neurali per abbinare i dati alle etichette e da lì hai visto come dedurre le regole che possono essere utilizzate per distinguere gli oggetti.
In questo capitolo considereremo il passo logico successivo, ovvero l'applicazione di questi concetti alla computer vision. In questo processo, un modello impara a riconoscere il contenuto delle immagini in modo da poter "vedere" cosa c'è dentro. Lavorerai con un popolare set di dati di articoli di abbigliamento e costruirai un modello in grado di distinguerli e quindi di "vedere" la differenza tra i diversi tipi di abbigliamento.
Come funziona la computer vision
Lacomputer vision è la capacità di un computer di riconoscere gli oggetti al di là della semplice memorizzazione dei loro pixel. Ad esempio, considera i capi di abbigliamento che potrebbero assomigliare a quelli della Figura 2-1. Sono molto complessi, con molti elementi che si differenziano tra loro. Sono molto complessi, con molte varietà diverse dello stesso articolo. Guarda le due scarpe: sono molto diverse, ma sono pur sempre scarpe!
Figura 2-1.
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