Machine learning pratico per la visione artificiale
by Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, Ryan Gillard
Prefazione
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
L'apprendimento automatico delle immagini sta rivoluzionando l'assistenza sanitaria, la produzione, la vendita al dettaglio e molti altri settori. Molti problemi precedentemente difficili possono essere risolti addestrando modelli di apprendimento automatico (ML) per identificare gli oggetti nelle immagini. Il nostro obiettivo in questo libro è quello di fornire spiegazioni intuitive delle architetture di ML che sono alla base di questo campo in rapida evoluzione e di fornire codice pratico per utilizzare questi modelli di ML per risolvere problemi di classificazione, misurazione, rilevamento, segmentazione, rappresentazione, generazione, conteggio e altro ancora.
La classificazione delle immagini è il "mondo del ciao" del deep learning. Pertanto, questo libro fornisce anche un'introduzione pratica e completa al deep learning. Può fungere da trampolino di lancio per altri ambiti dell'apprendimento profondo, come l'elaborazione del linguaggio naturale.
Imparerai a progettare architetture di ML per compiti di computer vision e a eseguire l'addestramento di modelli utilizzando modelli precostituiti popolari e ben testati scritti in TensorFlow e Keras. Imparerai anche le tecniche per migliorare l'accuratezza e la spiegabilità. Infine, questo libro ti insegnerà a progettare, implementare e mettere a punto pipeline di ML end-to-end per ...
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