Hodnocení:
Aktuálně nejsou k dispozici žádné recenze čtenářů. Hodnocení je založeno na 4 hlasů.
Practical Computer Vision Applications Using Deep Learning with Cnns: With Detailed Examples in Python Using Tensorflow and Kivy
Nasazení aplikací hlubokého učení do výroby na různých platformách. Budete pracovat na aplikacích počítačového vidění, které využívají model hlubokého učení konvoluční neuronové sítě (CNN) a Python. Tato kniha začíná vysvětlením tradičního potrubí strojového učení, v němž budete analyzovat sadu obrazových dat. Cestou se budete zabývat umělými neuronovými sítěmi (ANN), jednu z nich od základu sestavíte v Pythonu a poté ji budete optimalizovat pomocí genetických algoritmů.
Pro automatizaci procesu kniha upozorňuje na omezení tradičních ručně vytvářených funkcí pro počítačové vidění a na to, proč je model hlubokého učení CNN nejmodernějším řešením. CNN jsou probírány od základu, aby se ukázalo, v čem jsou jiné a efektivnější než plně propojené ANN (FCNN). Budete implementovat CNN v jazyce Python, abyste plně porozuměli tomuto modelu.
Po upevnění základů použijete TensorFlow k sestavení praktického modelu pro rozpoznávání obrazu, který nasadíte na webový server pomocí Flasku, čímž jej zpřístupníte přes internet. Pomocí Kivy a NumPy budete vytvářet multiplatformní aplikace datové vědy s nízkými režijními náklady.
Tato kniha vám pomůže aplikovat koncepty hlubokého učení a počítačového vidění od začátku, krok za krokem od koncepce až po výrobu.
Co se naučíte
⬤ .
⬤ Pochopíte, jak ANN a CNN fungují.
⬤ Vytvářet aplikace počítačového vidění a CNN od nuly pomocí jazyka Python.
⬤ Sledovat projekt hlubokého učení od konceptu až po produkci pomocí TensorFlow.
⬤ Používat NumPy s Kivy k vytváření multiplatformních aplikací datové vědy.
Pro koho je kniha určenaDatoví vědci, inženýři zabývající se strojovým učením a hlubokým učením, vývojáři softwaru.
© Book1 Group - všechna práva vyhrazena.
Obsah těchto stránek nesmí být kopírován ani použit, a to ani částečně ani úplně, bez písemného svolení vlastníka.
Poslední úprava: 2024.11.08 20:25 (GMT)