Aprendizaje automático práctico para visión por ordenador

Capítulo 2. Modelos ML para la visión

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

En este capítulo aprenderás a representar imágenes y a entrenar modelos básicos de aprendizaje automático para clasificar imágenes. Descubrirás que el rendimiento de las redes neuronales lineales y totalmente conectadas es pobre en imágenes. Sin embargo, por el camino, aprenderás a utilizar la API Keras para implementar primitivas ML y entrenar modelos ML.

Consejo

El código de este capítulo se encuentra en la carpeta 02_ml_models del repositorio GitHub del libro. Proporcionaremos los nombres de archivo de los ejemplos de código y de los cuadernos cuando proceda.

Un conjunto de datos para la percepción artificial

A efectos de este libro, será útil si tomamos un único problema práctico y construimos una variedad de modelos de aprendizaje automático para resolverlo. Supongamos que hemos recopilado y etiquetado un conjunto de datos de casi cuatro mil fotografías de flores. Hay cinco tipos de flores en el conjunto de datos 5-flores (ver Figura 2-1), y cada imagen del conjunto de datos ya ha sido etiquetada con el tipo de flor que representa.

Figura 2-1. Las fotografías del conjunto de datos 5-flores son de cinco tipos de flores: margaritas, dientes de león, rosas, girasoles y tulipanes.

Supongamos que queremos crear un programa ...