TensorFlow を用いたコンピュータビジョンと CNN

コンピュータビジョンモデルの訓練には、ニューラルネットワークが視覚データをどのように処理するかを理解する必要があります。このテキストベースのコースでは、TensorFlowを使用して画像認識アルゴリズムの設計、訓練、改良を行います。 基本的な機械学習の概念を理解してから，ロバストな畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を構築するまでの過程を説明する。 学ぶことは また，コンボリューション層，プーリング，特徴抽出の基本的なメカニズムを理解する。 また，画像分類モデルの構築と訓練を行う。 また，データ増幅技術を適用して，過剰適合を防止し，モデルの一般化を改善する。 画像の効率的なロードのために，ｔｆ．ｄａｔａ　ＡＰＩを用いた最新のデータパイプラインを実装した。 また，このモデルを用いて，視覚課題に対する適応学習を行う。 また，正規化，ドロップアウト，学習率チューニングを用いてモデル性能を最適化する。 まず，視覚的パターン認識の基本的な概念と，コードの説明，モデル評価，最適化戦略を説明した。 このコースは，Pythonの基礎的な理解を持つ開発者，データマニア，そして将来の人工知能実践者向けに設計されています。ディープ・ラーニングの経験は必要ありません。 読み始めて 初めての知的な 視覚認識システムを作る