машинне навчання і комп'ютерний зір - Іван Кононець

на офлайн-зустрічі в Отрокові Іван розповів нам про різні способи оптимізації машинного навчання для розпізнавання зображень: конволюцію, пулінг та інші техніки, які пропонує TensorFlow. як комп'ютери навчаються бачити та розуміти світ? - принципи, що лежать в основі цієї технології, часто не такі вже й складні, - частину з них впізнає кожен, хто працював у графічних редакторах. зокрема Іван розповів про: підготовку зображень: застосування алгоритмів обробки ще до передачі зображення нейромережі - для вилучення важливої інформації, такої як краї, текстури , форми тощо; сегментацію зображень: розбивку зображень на частини з кількох пікселів; розпізнавання об'єктів: ідентифікацію та класифікацію об'єктів; пристосування зображень: як нейромережа може застосовувати алгоритми перетворень зображення аби зробити його більш подібним на те, котре було в тренувальному датасеті, щоб розпізнати правильно. підтримати нас донатом: 5363 5420 1453 8749 - отримувач Maryna Kotok. якщо вам цікаві наші матеріали - долучайтесь до пре посту: