Erstellen von Bildklassifizierern mit dem Azure Custom Vision SDK

Computer Vision verändert die Art und Weise, wie wir visuelle Daten verarbeiten, aber das Erstellen von Modellen von Grund auf erfordert riesige Datensätze und komplexe Deep-Learning-Kompetenz. Durch die Nutzung von cloudbasiertem Transfer-Learning können Sie hochgenaue Bildklassifizierer mit minimalen Trainingsdaten trainieren. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den gesamten Lebenszyklus des programmgesteuerten Erstellens, Trainierens und Bereitstellens benutzerdefinierter Bildklassifizierungsmodelle. Sie werden von grundlegenden Computer Vision-Konzepten zum Schreiben sauberen, produktionsbereiten Python-Codes übergehen, der Ihre Cloud-Ressourcen sicher verwaltet. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Computer Vision-Konzepte und wie Transfer-Learning funktioniert. - Konfigurieren Sie benutzerdefinierte Vision-Ressourcen und verwalten Sie API-Anmeldeinformationen sicher mit modernen Umgebungsvariablen. - Initialisieren Sie den Custom Vision-Trainingsclient programmatisch mit dem Python SDK. - Erstellen Sie Projekte, definieren Sie benutzerdefinierte Tags und laden Sie Trainingsbilder mit Metadaten hoch. - Trainieren und bewerten Sie Klassifizierungsmodelle mit Leistungsmetriken wie Präzision und Recall. - Wenden Sie Best Practices für Dataset-Balancing und moderne SDK-Fehlerbehandlung an. Sie lernen zunächst die wichtigsten Begriffe des maschinellen Lernens kennen und richten Ihre lokale Umgebung ein. Von dort aus werden Sie Schritt-für-Schritt-Codeimplementierungen lesen, um Projekte zu strukturieren, Assets zu taggen und Trainingsläufe programmatisch auszulösen. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, Datenenthusiasten und Cloud-Neulinge. Es sind keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder Cloud Engineering erforderlich, aber grundlegende Kenntnisse in Python sind hilfreich. Bauen Sie noch heute Ihr eigenes intelligentes visuelles Klassifizierungssystem auf.