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In Kapitel 1 hast du gelernt, wie maschinelles Lernen funktioniert. Du hast gesehen, wie du mit der Programmierung von neuronalen Netzen beginnst, um Daten mit Bezeichnungen zu verknüpfen, und wie du daraus Regeln ableitest, die zur Unterscheidung von Objekten verwendet werden können.
In diesem Kapitel betrachten wir den nächsten logischen Schritt, nämlich die Anwendung dieser Konzepte auf das maschinelle Sehen. Dabei lernt ein Modell, den Inhalt von Bildern zu erkennen, damit es "sehen" kann, was auf den Bildern zu sehen ist. Du arbeitest mit einem beliebten Datensatz von Kleidungsstücken und erstellst ein Modell, das zwischen ihnen unterscheiden kann und so den Unterschied zwischen verschiedenen Kleidungsstücken "sieht".
Wie Computer Vision funktioniert
Computer Vision ist die Fähigkeit eines Computers, Gegenstände zu erkennen und nicht nur ihre Pixel zu speichern. Betrachte zum Beispiel Kleidungsstücke, die wie in Abbildung 2-1 aussehen. Sie sind sehr komplex und es gibt viele verschiedene Varianten desselben Artikels. Sieh dir die beiden Schuhe an - sie sind sehr unterschiedlich, aber es sind immer noch Schuhe!
Abbildung 2-1. Beispiele für Kleidung
Es gibt eine Reihe von verschiedenen Kleidungsstücken, ...
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Julian F.
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