Aprendizagem automática prática para visão computacional
by Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, Ryan Gillard
Prefácio
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
A aprendizagem automática de imagens está a revolucionar os cuidados de saúde, a indústria transformadora, o comércio a retalho e muitos outros sectores. Muitos problemas anteriormente difíceis podem agora ser resolvidos através da formação de modelos de aprendizagem automática (ML) para identificar objectos em imagens. O nosso objetivo neste livro é fornecer explicações intuitivas das arquitecturas de ML que sustentam este campo em rápido avanço e fornecer código prático para empregar estes modelos ML para resolver problemas que envolvem classificação, medição, deteção, segmentação, representação, geração, contagem e muito mais.
A classificação de imagens é o "olá mundo" da aprendizagem profunda. Por isso, este livro também fornece uma introdução prática de ponta a ponta à aprendizagem profunda. Pode servir como um trampolim para outros domínios de aprendizagem profunda, como o processamento de linguagem natural.
Aprenderás a conceber arquitecturas de ML para tarefas de visão computacional e a realizar o treino de modelos utilizando modelos pré-construídos populares e bem testados, escritos em TensorFlow e Keras. Aprenderás também técnicas para melhorar a precisão e a explicabilidade. Por fim, este livro vai ensinar-te a conceber, implementar e afinar pipelines de ML de ponta a ponta para tarefas de compreensão de imagem.
Para quem é este livro?
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