4 models CNN prèviament entrenats per utilitzar per a la visió per ordinador amb l'aprenentatge per transferència

Bloc

4 models CNN prèviament entrenats per utilitzar per a la visió per ordinador amb l'aprenentatge per transferència

_Abans de començar, si esteu llegint aquest article, estic segur que compartim interessos similars i estem / serem en indústries similars. Així que anem a connectar mitjançant Linkedin ! No dubteu a enviar una sol·licitud de contacte. _ Orhan G. Yalcin - Linkedin

Si heu estat intentant construir models d'aprenentatge automàtic amb alta precisió; però mai he provat Transfer Learning, aquest article us canviarà la vida. Si més no, va fer la meva!

La majoria de nosaltres ja hem provat diversos tutorials d’aprenentatge automàtic per comprendre els conceptes bàsics de les xarxes neuronals. Aquests tutorials van ser molt útils per entendre els conceptes bàsics de xarxes neuronals artificials, com ara Xarxes neuronals recurrents , Xarxes neuronals convolucionals , Oca , i Autoencoders . Però la seva principal funcionalitat era preparar-vos per a implementacions del món real.

Ara, si teniu previst construir un sistema d’IA que utilitzi un aprenentatge profund, (i) heu de tenir un pressupost molt gran per a la formació i hi ha a la vostra disposició excel·lents investigadors d’IA o (ii) heu de beneficiar-vos de l’aprenentatge per transferència.

# visió per computador # aprenentatge profund # intel·ligència artificial # transferència-aprenentatge # aprenentatge automàtic

towardsdatascience.com

4 models CNN prèviament entrenats per utilitzar per a la visió per ordinador amb l'aprenentatge per transferència

4 models CNN prèviament entrenats per utilitzar per a la visió per ordinador amb l'aprenentatge per transferència. Ús de models de xarxes neuronals pre-entrenats d’última generació per abordar problemes de visió per ordinador amb l’aprenentatge de transferència