📚Practical Machine Learning for Computer Vision: End-to-End Machine Learning for Images (2021)
✍️Автор: Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, Ryan Gillard
📃Страниц: 481
В этой практической книге показано, как использовать модели машинного обучения для извлечения информации из изображений. Инженеры ML и специалисты по обработке данных научатся решать различные задачи, связанные с изображениями, включая классификацию, обнаружение объектов, автоматическое кодирование, генерацию изображений, подсчет и создание субтитров, с помощью проверенных методов ML.
Что внутри:
🔸Разработка архитектуры машинного обучения для задач компьютерного зрения
🔸Выберите модель (например, ResNet, SqueezeNet или EfficientNet), соответствующую вашей задаче.
🔸Создайте сквозной конвейер машинного обучения для обучения, оценки, развертывания и объяснения вашей модели.
🔸Предварительно обработайте изображения для увеличения данных и поддержки обучаемости
Ссылка на книгу
✍️Автор: Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, Ryan Gillard
📃Страниц: 481
В этой практической книге показано, как использовать модели машинного обучения для извлечения информации из изображений. Инженеры ML и специалисты по обработке данных научатся решать различные задачи, связанные с изображениями, включая классификацию, обнаружение объектов, автоматическое кодирование, генерацию изображений, подсчет и создание субтитров, с помощью проверенных методов ML.
Что внутри:
🔸Разработка архитектуры машинного обучения для задач компьютерного зрения
🔸Выберите модель (например, ResNet, SqueezeNet или EfficientNet), соответствующую вашей задаче.
🔸Создайте сквозной конвейер машинного обучения для обучения, оценки, развертывания и объяснения вашей модели.
🔸Предварительно обработайте изображения для увеличения данных и поддержки обучаемости
Ссылка на книгу