O Capítulo 1 introduziu os princípios básicos do funcionamento da aprendizagem automática. Viste como começar a programar utilizando redes neuronais para fazer corresponder dados a etiquetas e, a partir daí, viste como inferir as regras que podem ser utilizadas para distinguir itens.
Neste capítulo, vamos considerar o próximo passo lógico, que é aplicar estes conceitos à visão por computador. Neste processo, um modelo aprende a reconhecer conteúdo em imagens para que possa "ver" o que está nelas. Trabalharás com um conjunto de dados popular de artigos de vestuário e criarás um modelo que pode diferenciá-los e, assim, "ver" a diferença entre diferentes tipos de vestuário.
Como funciona a visão por computador
A visão computacional é a capacidade de um computador reconhecer itens para além de armazenar os seus pixéis. Por exemplo, considera peças de roupa como as da Figura 2-1. Elas são muito complexas, com muitas variedades diferentes do mesmo item. Olha para os dois sapatos - são muito diferentes, mas não deixam de ser sapatos!
Figura 2-1. Exemplos de roupas
Aqui há uma série de artigos de vestuário diferentes e reconhecíveis. Compreendes a diferença entre uma camisa, um casaco e um vestido, e sabes fundamentalmente ...
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